BigQuery 课程可以帮助您学习 SQL 查询、数据分析技术以及如何有效管理大型数据集。您可以掌握数据 Visualization、优化查询性能以及与 Machine Learning 模型集成等方面的技能。许多课程会介绍 Google Cloud Platform 和 Data Visualization 软件等工具,演示如何利用这些技术进行实时解析和报告。

Google Cloud
您将获得的技能: 数据清理, Google 云端平台, 数据导入/导出, 数据转换, 数据可视化软件, SQL, 数据完整性, 数据仓库, 数据分析, Looker (软件), 大数据, 数据管道, 谷歌工作表, 摘录
中级 · 课程 · 1-3 个月

Coursera
您将获得的技能: Statistical Reporting, Data Visualization, Big Data, SQL, Query Languages, Data Import/Export, Data Presentation, Google Cloud Platform, Data Warehousing, Data Sharing, Analytics
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Google Cloud
您将获得的技能: Google 云端平台, 数据导入/导出, 数据库管理, SQL, 数据仓库, Query 语言, 数据库开发
初级 · 项目 · 不超过 2 小时

Google Cloud
您将获得的技能: Google Gemini, Generative AI, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Big Data, Google Cloud Platform, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Prompt Engineering, SQL, LLM Application, Data Processing, Responsible AI, Python Programming, Data Cleansing, Customer Relationship Management, Data Visualization Software, Machine Learning, Natural Language Processing
初级 · 专项课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Data Modeling, Stakeholder Engagement, Database Design, Dashboard, Business Intelligence, Extract, Transform, Load, Tableau Software, Databases, Data Warehousing, Database Systems, Data Pipelines, Data-Driven Decision-Making, Data Visualization, Interviewing Skills, Business Process, Business Analysis, Professional Development, Google Gemini, Data Analysis, SQL
攻读学位
高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Dashboard, Cloud Services, Apache Hadoop, Applied Machine Learning, Apache Hive, Application Programming Interface (API), Jupyter, Data Storage Technologies, Data Storage, Data Architecture, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Serverless Computing, Ad Hoc Analysis, Scalability, Data Wrangling
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Google Cloud
您将获得的技能: 数据处理, Google 云端平台, 脚本, 数据流, 云存储, 脚本语言, 大数据, 数据管道, 摘录
中级 · 项目 · 不超过 2 小时

Google Cloud
您将获得的技能: Looker (Software), Data Cleansing, Big Data, Data Transformation, SQL, Google Sheets, Data Migration, Data Analysis, Data Import/Export, Data Pipelines, Data Visualization Software, Google Cloud Platform, Data Store
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Google Gemini, Generative AI, Prompt Engineering, LLM Application, Responsible AI, Google Cloud Platform, Natural Language Processing
高级设置 · 课程 · 1-4 周

Starweaver
您将获得的技能: SQL, Business Intelligence, Jupyter, Python Programming
高级设置 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Real Time Data, Google Cloud Platform, Feature Engineering, PySpark, Dataflow, Data Pipelines, Cloud Storage, Data Import/Export, Big Data, Apache Spark, Data Maintenance, Data Lakes, Apache Hadoop, Dashboard, Tensorflow, Cloud Services, Data Infrastructure, Data Warehousing, Data Migration, Data Storage
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Data Import/Export, Apache Airflow, Cloud Storage, Data Migration, Google Cloud Platform, Data Pipelines, Configuration Management
中级 · 项目 · 不超过 2 小时
BigQuery 是一个使用谷歌云平台的无服务器数据仓库。 数据仓库是数据基础设施的关键组成部分,需要从各种来源收集和存储数据,供企业内部使用,但以当今海量数据集所需的规模来构建和维护仓库可能既昂贵又耗时。 BigQuery 利用云计算实现了对 PB 级数据的快速可扩展分析,对于希望灵活、经济高效地利用大数据力量的公司来说,BigQuery 是一个重要的软件即服务(SaaS)解决方案。
与其他关系数据库管理系统(RDBMS)一样,BigQuery 使用结构化查询语言或 SQL,使用户能够快速存储、检索、管理和操作数据。 谷歌云平台还提供对谷歌及其合作伙伴提供的各种工具的访问,包括用于自动创建数据清理管道的Cloud Dataprep,以及用于从大规模数据集生成洞察力的内置机器学习功能。 还有大量第三方工具可与 BigQuery 配合使用,用于数据可视化和其他任务。
使用 BigQuery 的背景越来越成为数据工程师职业生涯的共同要求。 这些创建和维护数据基础设施的专业人员对数据科学工作至关重要,因为数据科学需要以可随时分析和利用的形式提供海量数据集。 与其他云计算解决方案一样,BigQuery 也因其灵活性和成本效益而受到越来越多科技公司的青睐。
鉴于几乎所有行业对使用大数据的兴趣都在快速增长,数据工程师职位的高需求和高薪酬也就不足为奇了。 根据 Glassdoor 的数据,美国数据工程师的平均基本年薪为 102,864 美元。
是的!事实上,Coursera 可以让您直接从谷歌学习 BigQuery。 Google Cloud 通过 Coursera 平台提供各种学习机会,其中包括 BigQuery 专门的个人课程以及涵盖多个课程和主题(包括 BigQuery 技能)的专业课程。 如果您想获得有价值的职业证书,您甚至可以完成 Google 云专业数据工程师认证的课程。
无论您的需求如何,都可以按照自己的时间表学习和完成课程材料,这意味着在 Coursera 上学习与 BigQuery 等基于云计算的 SaaS 解决方案一样灵活和强大。
在学习 BigQuery 之前,最好有使用 SQL 编写查询的经验。 您还应具备使用数据库的经验。 您可能还需要熟悉谷歌云平台,并拥有云计算方面的经验。
您可以学习的 BigQuery 相关主题包括 Google Sheets、Google Data Studio、数据分析和云。 您可能还有兴趣了解其他大数据工具,如 Redshift、DigitalOcean、S3、Apache Spark、Hadoop 和 Hydra。 您可能还会对其他技术感兴趣,例如 TypeScript、自动扩展集群、Python、机器学习和持续部署。
雇用具有 BigQuery 背景的人员的地方包括使用 BigQuery 管理和分析数据的公司。 据Google 称,这其中包括 UPS、Twitter、美国职业棒球大联盟(MLB)、家得宝、道琼斯、丰田、美国癌症协会、Target、20 世纪福克斯等。 零售、金融服务、媒体和娱乐、医疗保健和生命科学以及政府等行业的公司都在全球范围内招聘具有 BigQuery 背景的人才。
如果您是一家公司、数据科学家、数据分析师或个人,正在寻找一个可以在云端方便地分析 PB 级数据的平台,那么学习 BigQuery 将非常适合您。 如果您当前的数据分析流程运行速度比您想要的慢,或者没有为您提供所需的数据洞察力,那么学习 BigQuery 是值得的。 例如,BigQuery 可以帮助您快速管理和分析营销与销售数据。 如果这符合您的需求,学习 BigQuery 可能会适合您。
在线 BigQuery 课程为增强现有知识或学习新的 BigQuery 技能提供了一种方便灵活的方式。 通过各种 BigQuery 课程,您可以方便地按照自己的进度学习,从而提高 BigQuery 职业技能。
Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的 BigQuery 课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息