Seminare
Seminare
  • Seminare
  • Anbieter
  • 5 km
  • 10 km
  • 25 km
  • 50 km
  • 100 km
  • 150 km
  • 200 km
  • 300 km

Datenmodellierung in Google BigQuery für Experten

Seminar - 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*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*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

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:
S3940
Nach unten
Nach oben
Wir setzen Analyse-Cookies ein, um Ihre Zufriedenheit bei der Nutzung unserer Webseite zu verbessern. Diese Cookies werden nicht automatisiert gesetzt. Wenn Sie mit dem Einsatz dieser Cookies einverstanden sind, klicken Sie bitte auf Akzeptieren. Weitere Informationen finden Sie hier.
Akzeptieren Nicht akzeptieren









Um Spam abzuwehren, geben Sie bitte die Buchstaben auf dem Bild in das Textfeld ein:

captcha



Bei der Verarbeitung Ihrer personenbezogenen Daten im Zusammenhang mit der Kontaktfunktion beachten wir die gesetzlichen Bestimmungen. Unsere ausführlichen Datenschutzinformationen finden Sie hier. Bei der Kontakt-Funktion erhobene Daten werden nur an den jeweiligen Anbieter weitergeleitet und sind nötig, damit der Anbieter auf Ihr Anliegen reagieren kann.







Um Spam abzuwehren, geben Sie bitte die Buchstaben auf dem Bild in das Textfeld ein:

captcha