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From Data to Insights with Google Cloud Platform

Seminar - Cegos Integrata GmbH

Modul 1: Einführung in Daten auf der Google Cloud Platform

  • Hervorhebung von Analytics-Herausforderungen für Datenanalysten
  • Vergleich von Big Data vor Ort mit Big Data in der Cloud
  • Erläuterung realer Anwendungsfälle von Unternehmen, die durch Analytics in der Cloud eine Transformation durchlaufen haben
  • Projektgrundlagen von Google Cloud Platform
  • Lab: Erste Schritte mit Google Cloud Platform

Modul 2: Überblick über Big-Data-Tools

  • Anleitung für die Aufgaben und Herausforderungen von Datenanalysten und Einführung in die Datentools der Google Cloud Platform
  • Demo: 10 Milliarden Datensätze mit Google BigQuery analysieren
  • 9 grundlegende Funktionen in Google BigQuery untersuchen
  • GCP-Tools für Analysten, Data Scientists und Data Engineers vergleichen
  • Lab: Datasets mit Google BigQuery untersuchen

Modul 3: Daten mit SQL erkunden

  • Gängige Techniken der Datenexploration vergleichen
  • Qualitativ hochwertiges Standard-SQL codieren
  • Öffentliche Datasets von Google BigQuery untersuchen
  • Vorschau der Visualisierung: Google Data Studio
  • Lab: Gängige SQL-Fehler beheben

Modul 4: Preisgestaltung von Google BigQuery

Anleitung für einen Job in BigQuery

Preise von BigQuery berechnen: Kosten für Speicherung, Abfrage und Streaming

Abfragen nach Kosten optimieren

Lab: Preise von Google BigQuer...

Termin Ort Preis*
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Modul 1: Einführung in Daten auf der Google Cloud Platform
  • Modul 2: Überblick über Big-Data-Tools
  • Modul 3: Daten mit SQL erkunden
  • Modul 4: Preisgestaltung von Google BigQuery
  • Modul 5: Daten bereinigen und transformieren
  • Modul 6: Daten speichern und exportieren
  • Modul 7: Neue Datasets in Google BigQuery aufnehmen
  • Modul 8: Datenvisualisierung
  • Modul 9: Datasets verbinden und zusammenführen
  • Modul 10: Fortgeschrittene Funktionen und Klauseln
  • Modul 11: Schemadesign und verschachtelte Datenstrukturen
  • Modul 12: Mehr Visualisierung mit Google Data Studio
  • Modul 13: Leistungsoptimierung
  • Modul 14: Datenzugriff
  • Modul 15: Notebooks in der Cloud
  • Modul 16: Maschinelles Lernen bei Google
  • Modul 17: Maschinelles Lernen auf Ihre Datasets anwenden (BQML)
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Ziele/Bildungsabschluss:

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:

  • Mithilfe der Analyse- und Visualisierungstools der Google Cloud Platform Erkenntnisse aus Daten ableiten
  • Daten mit Google Cloud Dataprep in großem Maßstab laden, bereinigen und transformieren
  • Daten mit Google Data Studio untersuchen und visualisieren
  • Abfragen mit hoher Leistung schreiben, optimieren und Fehler darin beheben
  • Mit vorkonfigurierten ML APIs für Bild- und Textverständnis üben
  • ML-Modelle für die Klassifizierung und Prognose mithilfe von SQL mit BQML trainieren
Teilnahmevoraussetzungen:

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

  • Grundkenntnisse in ANSI SQL
Zielgruppe:

Dieser Kurs richtet sich an folgende Zielgruppen:

  • Datenanalysten, Business-Analysten und Business Intelligence-Experten
  • Cloud Data Engineers, die mit Datenanalysten zusammenarbeiten und so skalierbare Datenlösungen auf der Google Cloud Platform erstellen
Seminarkennung:
39015
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