Ce cours couvre les fondamentaux de BigQuery pour les professionnels qui sont familiers avec les entrepôts de données en nuage basés sur SQL dans Teradata et qui veulent commencer à travailler dans BigQuery. Grâce à un contenu de cours interactif et à des laboratoires pratiques, vous apprenez à provisionner des ressources, à créer et à partager des actifs de données, à ingérer des données et à optimiser les performances des requêtes dans BigQuery. En vous appuyant sur vos connaissances de Teradata, vous découvrez également les similitudes et les différences entre Teradata et BigQuery pour vous aider à démarrer avec des entrepôts de données dans BigQuery.


Principes fondamentaux de BigQuery pour les professionnels de Teradata

Instructeur : Google Cloud Training
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Ce que vous apprendrez
Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données Modélisation des données
Créer, sécuriser et partager les actifs de données BigQuery en cours d'utilisation.
Mettre en œuvre des patrons communs et des bonnes pratiques pour la conception de données, l'ingestion de données et l'interrogation de données dans BigQuery.
Comparer les différences et les points communs entre Teradata et BigQuery.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Migration de données
- Catégorie : Entreposage de données
- Catégorie : Sécurité des données
- Catégorie : Teradata SQL
- Catégorie : Architecture de l'informatique en nuage
- Catégorie : Extraction, transformation, chargement (ETL)
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Conception de la base de données
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : SQL
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6 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
Ce module d'introduction résume les principaux détails de l'architecture et du provisionnement des ressources de BigQuery, notamment la façon dont BigQuery utilise les slots pour exécuter des requêtes SQL et la gestion de la charge de travail dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Teradata, ce module fournit également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre Teradata et BigQuery en matière d'architecture et de provisionnement des ressources, afin de vous aider à démarrer avec BigQuery.
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Ce module résume les principaux détails de la hiérarchie des ressources et du modèle de définition des données de BigQuery, y compris la façon de créer des ensembles de données et des tables dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Teradata, ce module fournit également un aperçu de haut niveau des similitudes et des différences entre les hiérarchies de ressources et les types de données primaires de Teradata et de BigQuery pour vous aider à commencer à travailler avec des données dans BigQuery.
Inclus
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Ce module résume les principaux détails du modèle de gestion des identités et des accès (IAM) de Google Cloud, notamment la manière dont les rôles et les autorisations sont appliqués aux ensembles de données et aux tables dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Teradata, ce module fournit également un aperçu de haut niveau des similitudes et des différences en matière de rôles et d'autorisations entre Teradata et BigQuery, afin de vous aider à commencer à sécuriser et à partager vos données dans BigQuery.
Inclus
1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module résume les principales options et les meilleures pratiques d'ingestion de données dans BigQuery, notamment le chargement de données par lots, l'ingestion en continu et les requêtes vers des sources de données externes. En s'appuyant sur votre connaissance de Teradata, ce module fournit également une vue d'ensemble des similitudes et des différences dans les options d'ingestion de données entre Teradata et BigQuery pour vous aider à commencer à lire et à charger vos données dans BigQuery.
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1 lecture1 devoir
Ce module résume les modèles communs et les meilleures pratiques pour la conception et l'optimisation des schémas de table dans BigQuery, notamment l'utilisation de champs imbriqués et répétés, le partitionnement et le clustering. En s'appuyant sur vos connaissances de Teradata, ce module fournit également un aperçu de haut niveau des similitudes et des différences d'utilisation et de conception des schémas entre Teradata et BigQuery pour vous aider à commencer à structurer et à optimiser vos données dans BigQuery.
Inclus
1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module résume les principales fonctionnalités et opérations du dialecte SQL standard de Google utilisé dans BigQuery, ainsi que les meilleures pratiques pour optimiser les performances des requêtes et contrôler les coûts dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Teradata, ce module fournit également un aperçu de haut niveau des similitudes et des différences dans les dialectes SQL et les fonctionnalités entre Teradata et BigQuery pour vous aider à commencer à exécuter et à optimiser des requêtes dans BigQuery.
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