Eğitim İçeriği

BigQuery'e Giriş

  • BigQuery mimarisi ve özellikleri
  • Maliyet modeli ve fiyatlandırma yapısı
  • Sorgu yürütme ve depolama genel bakış

Sorguları Optimizasyon ve Maliyetleri Azaltma

  • Sorgu ayarlaması teknikleri
  • Bölümlenmiş ve kümeleştirilmiş tablolar
  • Sorgu performansını izleme ve analiz etme
  • Uygulama laboratuvarı: maliyet verimliliği için sorguları optimizasyonu

Veri İncelemesi ve Dönüşümü

  • Dış kaynaklardan veri yükleme
  • ETL için Dataflow ve Dataprep kullanımı
  • Hazır görünümler ve zamanlanmış sorgular
  • Uygulama laboratuvarı: raporlama işlem hattı oluşturma

BigQuery ML'e Giriş

  • BigQuery'de makine öğrenimi genel bakış
  • Desteklenen model türleri (lineer regresyon, lojistik regresyon, kümeleme vb.)
  • ML modelleri için SQL sözdizimi
  • Uygulama laboratuvarı: model oluşturma ve eğitme

BigQuery ML ile Tahmin Modelleri Oluşturma

  • Modellerin eğitilmesi ve değerlendirilmesi
  • ML.EVALUATE ve ML.PREDICT kullanımı
  • Tahminleri raporlara entegre etme
  • Uygulama laboratuvarı: tahmine dayalı analiz akışı

Kurumsal Analitik için En İyi Pratikler

  • Yönetim ve erişim kontrolü
  • Büyük veri kümelerinin ölçeklendirilmesini yönetme
  • Maliyet kontrol stratejileri
  • Başarılı uygulamaların örneği olarak vaka çalışması analizleri

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • SQL hakkında temel bilgi
  • Veri yönetimi kavramlarıyla tanışmış olmak
  • Raporlama veya analiz araçlarıyla deneyim

Hedef Kitle

  • Veri analistleri
  • BI geliştiricileri
  • Veri mühendisleri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler