Boas notícias! Recentemente, o Cloud Learning Services anunciou um curso aprofundado sobre BigQuery, o novo curso Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration.

Neste curso, você aprenderá sobre os componentes internos do BigQuery e as práticas recomendadas para projetar, otimizar e administrar seu armazenamento de dados. Por meio de uma combinação de palestras, demonstrações e laboratórios, você aprenderá sobre a arquitetura do BigQuery e como projetar armazenamento e esquemas ideais para ingestão e alterações de dados.

Em seguida, você aprenderá técnicas para melhorar o desempenho de leitura, otimizar consultas, gerenciar cargas de trabalho e usar ferramentas de registro e monitoramento. Você também aprenderá sobre os diferentes modelos de preços. Por fim, você aprenderá vários métodos para proteger dados, automatizar cargas de trabalho e criar modelos de machine learning com o BigQuery ML.

 

O que você aprenderá:

• Descrever os fundamentos da arquitetura do BigQuery.

• Implementar padrões de design de esquema e armazenamento para melhorar o desempenho.

• Use DML e agende transferências de dados para ingerir dados.

• Aplique as práticas recomendadas para melhorar a eficiência de leitura e otimizar o desempenho da consulta.

• Gerencie a capacidade e automatize as cargas de trabalho.

• Entenda os padrões versus antipadrões para otimizar as consultas e melhorar o desempenho de leitura.

• Use ferramentas de registro e monitoramento para entender e otimizar os padrões de uso.

• Aplicar as melhores práticas de segurança para controlar dados e recursos.

• Crie e implante várias categorias de modelos de machine learning com o BigQuery ML.

 

Para quem é este treinamento?

Analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de dados e desenvolvedores que executam trabalhos em uma escala que exige conhecimento interno avançado do BigQuery para otimizar o desempenho.

 

Se quiser saber mais, visite a página de treinamento completa Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration.