Google Cloud Skills Boost

BigQuery for Data Warehousing

6 godz. Wprowadzające universal_currency_alt Punkty: 5
Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
Odznaka za ukończenie szkolenia BigQuery for Data Warehousing

Jeśli wykonasz to działanie, otrzymasz odznakę. Rozwijaj swoją karierę w chmurze przez pokazanie światu zdobytych umiejętności.

  • Moduł

    BigQuery: Qwik Start – wiersz poleceń

    Z tego modułu praktycznego dowiesz się, jak tworzyć zapytania dotyczące tabel publicznych i wczytywać przykładowe dane w BigQuery przy użyciu interfejsu wiersza poleceń. Obejrzyj te krótkie filmy: Get Meaningful Insights with Google BigQuery (Zyskaj ważne dane dzięki Google BigQuery) i BigQuery: Qwik Start – Qwiklabs Preview (BigQuery: Qwik Start – omówienie z Qwiklabs).

  • Moduł

    Creating a Data Warehouse Through Joins and Unions

    This lab focuses on how to create new reporting tables using SQL JOINS and UNIONs.

  • Moduł

    Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery

    This lab focuses on how to query partitioned datasets and how to create your own dataset partitions to improve query performance, which reduces cost.

  • Moduł

    Troubleshooting and Solving Data Join Pitfalls

    This lab focuses on how to reverse-engineer the relationships between data tables and the pitfalls to avoid when joining them together.

  • Moduł

    Working with JSON, Arrays, and Structs in BigQuery

    In this lab you will work with semi-structured data (ingesting JSON, Array data types) inside of BigQuery. You will practice loading, querying, troubleshooting, and unnesting various semi-structured datasets.

  • Moduł

    Build and Execute MySQL, PostgreSQL, and SQLServer to Data Catalog Connectors

    In this lab you will explore existing datasets with Data Catalog and mine the table and column metadata for insights.

  • info
    Informacje o kursie
    Wymagania wstępne
    It is recommended but not required that students have a familiarity with data and spreadsheets.
    Dostępne języki
    English, français, español (Latinoamérica), 日本語, português (Brasil) oraz Deutsch
    Co mogę zrobić po ukończeniu tego kursu?
    Po ukończeniu kursu możesz zapoznać się z dodatkowymi materiałami ze swojej ścieżki szkoleniowej lub przejrzeć katalog.
    Jakie odznaki mogę zdobyć?
    Po kursie otrzymasz odznakę potwierdzającą jego ukończenie. W przypadku niektórych kursów musisz potwierdzić, że potrafisz zastosować zdobytą wiedzę w praktyce, zaliczając moduł Challenge Lab. Za takie kursy otrzymasz odznakę umiejętności. Odznaki możesz wyświetlać w swoim profilu i udostępniać w sieciach społecznościowych.