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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*
13.09.2027- 14.09.2027 online 1.713,60 €
13.09.2027- 14.09.2027 Köln 1.713,60 €
13.12.2027- 14.12.2027 online 1.713,60 €
13.12.2027- 14.12.2027 Köln 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 Dataplex Universal 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 Sie, wenn Sie Datenmodelle in Google BigQuery entwerfen oder optimieren und Ihre Kenntnisse vertiefen möchten.



Teilnahmevoraussetzungen


Sie benötigen fortgeschrittene Kenntnisse in Datenbanken und SQL sowie Erfahrung mit Cloud-Computing, vorzugsweise Google Cloud. Interesse an Datenmodellierung und -optimierung wird vorausgesetzt.
Seminarkennung:
98057
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