BigQuery for Data Analysts (BQDA) - Online Training

Modul 0 - KurseinführungThemen:

• In diesem Modul wird das Kursprogramm vorgestellt.

Zielsetzungen:

• Stellen Sie die im Kurs behandelten Themen vor.

Modul 1 - BigQuery für DatenanalystenThemen:

• 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 BigQueryThemen:

• 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 DatenThemen:

• 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-DatensätzeThemen:

• 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 BigQueryThemen:

• 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 DataformThemen:

• 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 StudioThemen:

• 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 - ZusammenfassungThemen:

• Zusammenfassung

Zielsetzungen:

• Fassen Sie die wichtigsten im Kurs behandelten Themen zusammen.

• Erfahren Sie mehr über den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Enterprise Data Warehouse von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.
• Analysieren Sie große Datensätze in BigQuery mit SQL.
• Bereinigen und transformieren Sie Ihre Daten in BigQuery mit SQL.
• Neue BigQuery-Datensätze einlesen und Optionen für externe Datenquellen diskutieren.
• Überprüfen Sie die Visualisierungsprinzipien und verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.
• Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.
• Nutzen Sie die neuen Integrationen und unterstützenden Funktionen, die mit BigQuery Studio eingeführt wurden.

• Datenanalysten, die lernen möchten, wie sie BigQuery für ihre Datenanalysen nutzen können.