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Datenmodellierung in Google BigQuery für Experten

Webinar - GFU Cyrus AG

Nach dem Seminar entwickeln Sie leistungsfähige und skalierbare Datenmodelle für Google BigQuery und setzen moderne Modellierungsansätze zielgerichtet ein. Sie optimieren Datenstrukturen sowie SQL-Abfragen hinsichtlich Performance und Kosten, nutzen Partitionierung, Clustering und Materialized Views effizient und kennen die Besonderheiten von Nested Data. Darüber hinaus können Sie Sicherheits- und Governance-Anforderungen umsetzen sowie moderne ELT-Architekturen und BigLake in Ihre Datenplattform integrieren.
Termin Ort Preis*
13.09.2027- 14.09.2027 Köln 1.713,60 €
13.09.2027- 14.09.2027 online 1.713,60 €
13.12.2027- 14.12.2027 Köln 1.713,60 €
13.12.2027- 14.12.2027 online 1.713,60 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Architektur und Datenmodellierung in BigQuery
    • Architektur und Speicherkonzepte von BigQuery
    • Best Practices für Cloud Data Warehouses
    • Sternschema, Schneeflockenschema und Data Vault - Einsatzgebiete und Unterschiede
    • Normalisierung und Denormalisierung in analytischen Systemen
    • Dimensionstabellen und Faktentabellen entwerfen

  • BigQuery-spezifische Datenmodellierung
    • Nested und Repeated Fields
    • Arrays und STRUCT-Datentypen
    • Schema-Design für analytische Workloads
    • Partitionierung und Clustering optimal einsetzen
    • Umgang mit großen Datenmengen

  • Performance- und Kostenoptimierung
    • Abfrageoptimierung mit dem Query Optimizer
    • Materialized Views
    • Suchindizes und Metadaten-Indizes
    • Caching und Abfrageplanung
    • Slot-Nutzung und Kapazitätsplanung
    • Kostenoptimierung und Kostenkontrolle
    • Best Practices für effiziente SQL-Abfragen

  • ELT-Architekturen und Datenpipelines
    • Moderne ELT-Konzepte
    • Dataform zur Transformation und Verwaltung von SQL-Projekten
    • Inkrementelle Datenverarbeitung
    • Batch- und Streaming-Daten verarbeiten
    • Einführung in Change Data Capture (CDC)

  • Data Governance und Sicherheit
    • IAM-Rollen und Berechtigungen
    • Row-Level Security und Column-Level Security
    • Policy Tags und Data Catalog
    • Auditing und Monitoring
    • Governance-Strategien für Enterprise Data Warehouses

  • BigLake und Datenintegration
    • BigLake als Data Lakehouse-Lösung
    • Externe Tabellen
    • Integration mit Cloud Storage
    • Zusammenspiel mit Apache Iceberg und offenen Tabellenformaten
    • Anbindung externer Datenquellen

  • Machine Learning und Analytics
    • Einführung in BigQuery ML
    • Erstellung einfacher Machine-Learning-Modelle mit SQL
    • Feature Engineering in BigQuery
    • Vorhersagemodelle und Modellbewertung
    • Integration in Analytics-Workflows

  • Praxis und Best Practices
    • Entwicklung eines performanten Datenmodells
    • Optimierung realer SQL-Abfragen
    • Analyse von Kosten und Performance
    • Best Practices für skalierbare Enterprise-Lösungen
    • Praxisübungen anhand realistischer Data-Warehouse-Szenarien

Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an Data Engineers, Data Architects, Business-Intelligence-Entwickler, Analytics Engineers, Data Warehouse Entwickler sowie Cloud- und Datenbankexperten, die Google BigQuery professionell einsetzen oder moderne Datenplattformen auf Basis der Google Cloud entwickeln möchten.

Teilnahmevoraussetzungen


Sie verfügen über gute SQL-Kenntnisse.

Sie besitzen praktische Erfahrungen mit relationalen Datenbanken oder Data-Warehouse-Systemen.

Grundkenntnisse der Google Cloud Platform und von BigQuery sind erforderlich.

Erfahrungen in der Datenmodellierung oder im Bereich Business Intelligence sind von Vorteil.
Seminarkennung:
R98056
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