BigQuery für Datenanalysten: Modernes SQL und Data Warehousing — WalkSelf
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BigQuery für Datenanalysten: Modernes SQL und Data Warehousing

Erfahren Sie, wie Sie mit BigQuery riesige Datensätze abfragen, analysieren und optimieren, um Geschäftsentscheidungen zu treffen – auch wenn Sie noch nie ein Cloud-Data-Warehouse verwendet haben.

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Über diesen Kurs

In der heutigen datengesteuerten Welt ist die schnelle und kostengünstige Analyse großer Datensätze eine wichtige Fähigkeit für jeden Datenprofi. Dieser Kurs führt Sie in die Leistungsfähigkeit von BigQuery ein, einem modernen serverlosen Data Warehouse, das für den einfachen Umgang mit Petabytes an Daten entwickelt wurde. Durch klare, schrittweise schriftliche Erläuterungen und praktische SQL-Übungen lernen Sie, von grundlegenden Datenbankkonzepten bis hin zum Schreiben effizienter Abfragen, die wertvolle Geschäftserkenntnisse extrahieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen von serverlosen Data Warehousing- und Cloud-Datenarchitekturen. - Schreiben und Optimieren von SQL-Abfragen zum Filtern, Aggregatieren und Verbinden großer Datensätze. - Implementieren Sie partitionierte und geclusterte Tabellen, um die Abfrageleistung zu verbessern und die Analysekosten zu senken. - Reinigen und transformieren Sie Rohdaten mit integrierten analytischen Funktionen und modernen SQL-Mustern. - Bereiten Sie Datenstrukturen für die nahtlose Integration mit modernen Business Intelligence- und Reporting-Tools vor. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und erklärt, wie sich Cloud-Datenspeicher von herkömmlichen Datenbanken unterscheiden, bevor Sie durch strukturierte textbasierte Lektionen zum Schreiben von Abfragen, Verwalten von Tabellen und Optimieren Ihrer Datenworkflows geführt werden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Datenanalysten, Business Analysten und Datenbank-Einsteiger, die ohne Vorkenntnisse eine starke Grundlage in der Cloud-Datenanalyse aufbauen möchten. Lesen Sie weiter, um das volle Potenzial Ihrer Daten zu erschließen.

Was du erhältst

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