BigQuery for Data Analysts (BQDA) – Details

Detaillierter Kursinhalt

Modul 0 - Kurseinführung

Themen:

  • In diesem Modul wird das Kursprogramm vorgestellt.

Zielsetzungen:

  • Stellen Sie die im Kurs behandelten Themen vor.

Modul 1 - BigQuery für Datenanalysten

Themen:

  • Übersicht
  • Datenanalytik in der Google Cloud
  • Von Daten zu Erkenntnissen mit BigQuery
  • Reale Anwendungsfälle von Unternehmen, die durch Analytics auf Google Cloud transformiert wurden

Zielsetzungen:

  • Erkennen Sie die analytischen Herausforderungen, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind, und vergleichen Sie Big Data vor Ort und in der Cloud.
  • Erfahren Sie mehr über den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Data Warehouse für Unternehmen von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.

Modul 2 - Erkunden und Aufbereiten Ihrer Daten mit BigQuery

Themen:

  • Übersicht
  • Gemeinsame Datenexplorationstechniken
  • Analyse von großen Datensätzen mit BigQuery
  • Grundlagen der Abfrage
  • Arbeiten mit Funktionen
  • Anreicherung Ihrer Abfragen mit UNIONs und JOINs

Zielsetzungen:

  • List common data exploration techniques.
  • Wiederholung der Grundlagen von SQL-Abfragen.
  • Erweitern Sie Abfragen mit Funktionen, Unions und Joins.

Aktivitäten:

  • Übung: Erforschung eines E-Commerce-Datensatzes mit SQL in Google BigQuery
  • Übung: Fehlersuche bei häufigen SQL-Fehlern mit BigQuery
  • Übung: Fehlerbehebung und Behebung von Problemen bei der Datenverbindung

Modul 3 - Bereinigung und Umwandlung Ihrer Daten

Themen:

  • Übersicht
  • Fünf Grundsätze der Integrität von Datensätzen
  • Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL
  • Daten bereinigen und umwandeln: Andere Optionen

Zielsetzungen:

  • Ermitteln Sie, was einen guten Datensatz ausmacht.
  • Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL.
  • Bereinigen und transformieren Sie Daten mit anderen Optionen.

Modul 4 - Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datensätze

Themen:

  • Übersicht
  • Permanente versus temporäre Datentabellen
  • Aufnahme neuer Datensätze
  • Externe Datenquellen

Zielsetzungen:

  • Überprüfen Sie die Unterschiede zwischen permanenten und temporären Datentabellen.
  • Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datensätze.
  • Diskutieren Sie Optionen für externe Datenquellen.

Aktivitäten:

  • Übung: Neue permanente Tabellen erstellen
  • Übung: Einlesen und Abfragen neuer Datensätze

Modul 5 - Visualisierung Ihrer Erkenntnisse aus BigQuery

Themen:

  • Übersicht
  • Grundsätze der Datenvisualisierung
  • Verbundene Blätter
  • Häufige Fallstricke bei der Datenvisualisierung
  • Looker Studio
  • Analyse in einem Notizbuch

Zielsetzungen:

  • Überprüfen Sie die Grundsätze der Datenvisualisierung und die häufigsten Fallstricke bei der Visualisierung.
  • Verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.
  • Besprechen Sie die Durchführung von Analysen in einem Jupyter Notebook.

Aktivitäten:

  • Übung: Verbundene Blätter Qwik Start
  • Übung: Erkunden und Erstellen von Berichten mit Looker Studio

Modul 6 - Entwickeln skalierbarer Datenumwandlungspipelines in BigQuery mit Dataform

Themen:

  • Übersicht
  • Was ist Dataform?
  • Erste Schritte mit Dataform

Zielsetzungen:

  • Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.
  • Erfahren Sie, wie Sie mit Dataform beginnen können, indem Sie ein Repository und einen Entwicklungsarbeitsbereich erstellen.
  • Erstellen und Ausführen eines SQL-Workflows in Dataform.

Aktivitäten:

  • Demo
  • Übung: Erstellen und Ausführen eines SQL-Workflows in Dataform

Modul 7 - BigQuery Studio

Themen:

  • BigQuery Studio: Was und warum?
  • Vereinheitlichte Analytik
  • Vermögensverwaltung
  • Eingebettete Hilfe

Zielsetzungen:

  • Er stellt BigQuery Studio vor.
  • Verwenden Sie Duet AI in BigQuery, um SQL-Abfragen zu erklären und zu erstellen.
  • Erfahren Sie mehr über die neuen Funktionen für die Benutzerfreundlichkeit und die Integrationen mit Dataform und Dataplex in der neuen BigQuery Studio-Oberfläche.

Aktivitäten:

  • Demo
  • Labor: Daten mit Hilfe von Duet AI analysieren
  • Übung: Personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini generieren

Modul 8 - Zusammenfassung

Themen:

  • Zusammenfassung

Zielsetzungen:

  • Fassen Sie die wichtigsten im Kurs behandelten Themen zusammen.