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Programa do Curso

Introdução ao BigQuery

  • Arquitetura e recursos do BigQuery
  • Modelo de custos e estrutura de preços
  • Visão geral da execução de consultas e armazenamento

Otimização de Consultas e Redução de Custos

  • Técnicas de ajuste de consultas
  • Tabelas particionadas e agrupadas
  • Monitoramento e análise do desempenho das consultas
  • Laboratório prático: otimizando consultas para eficiência de custos

Ingestão e Transformação de Dados

  • Carga de dados de fontes externas
  • Uso de Dataflow e Dataprep para ETL
  • Views materializadas e consultas agendadas
  • Laboratório prático: construindo um pipeline de relatórios

Introdução ao BigQuery ML

  • Visão geral do machine learning no BigQuery
  • Tipos de modelos suportados (regressão linear, regressão logística, agrupamento, etc.)
  • Sintaxe SQL para modelos de ML
  • Laboratório prático: criando e treinando um modelo

Construindo Modelos Preditivos com BigQuery ML

  • Treinamento e avaliação de modelos
  • Uso de ML.EVALUATE e ML.PREDICT
  • Integração de previsões em relatórios
  • Laboratório prático: fluxo de trabalho de análise preditiva

Boas Práticas para Análise Empresarial

  • Governança e controle de acesso
  • Gerenciamento de grandes conjuntos de dados em escala
  • Estratégias de controle de custos
  • Estudos de caso de implementações bem-sucedidas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de SQL
  • Familiaridade com conceitos de gestão de dados
  • Experiência com ferramentas de relatórios ou análise

Público-Alvo

  • Analistas de dados
  • Desenvolvedores BI
  • Engenheiros de dados
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

Próximas Formações Provisórias

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