Introduction to Data Analytics on Google Cloud (IDAGC)
Ihre Termine
| Datum | Ort | Preis | |
|---|---|---|---|
| 03.02.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.095,99 €* | Buchen |
| 13.02.2026 | Berlin | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 13.02.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 17.04.2026 | Hamburg | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 17.04.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 12.05.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 10.07.2026 | München | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 10.07.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 28.07.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 27.10.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 11.12.2026 | Berlin | % 1.073,38 €* | Buchen |
| 11.12.2026 | Virtuelles Live Training | % 1.073,38 €* | Buchen |
* Preise inkl. der gesetzlichen Mehrwertsteuer
Beschreibung
Dieser Kurs ist eine Einführung in die Datenanalyse mit Google Cloud. Er richtet sich an Lernende, die noch keine Erfahrung mit Datenanalyse oder Google Cloud haben. Der Kurs behandelt die Grundlagen der Datenanalyse, einschließlich Sammlung, Speicherung, Erforschung, Visualisierung und Freigabe. Außerdem werden die Teilnehmer mit den Datenanalysetools und -diensten von Google Cloud vertraut gemacht. Anhand von Videovorträgen, Demos, Quizfragen und praktischen Übungen zeigt der Kurs, wie man von Rohdaten zu aussagekräftigen Visualisierungen und Dashboards gelangt.
Inhalte
- Beschreiben Sie den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud und fassen Sie die verschiedenen Arten von Analysen zusammen.
- Identifizieren Sie die Datenanalyseprodukte von Google Cloud und beschreiben Sie, wie sie für die Arbeit mit Daten verwendet werden.
- Beschreiben Sie Datenquellen, Datenstrukturen und Datenspeicheroptionen in Google Cloud.
- Nutzen Sie BigQuery, Looker und Looker Studio, um Datenfragen zu beantworten und Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen.
Voraussetzungen
- Grundlegende Vertrautheit mit SQL
- Grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten wie Datentypen (relational, nicht-relational) und Speicherung (Data Lakes, Data Warehouses)
Zielgruppe
Datenanalysten