Datenmodellierung in Google BigQuery für Experten

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Datenmodellierung in Google BigQuery für Experten

GFU Cyrus AG
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Startdaten und Startorte
computer Online: Zoom
9. Mär 2026 bis 10. Mär 2026
computer Online: Zoom
28. Mai 2026 bis 29. Mai 2026
computer Online: Zoom
21. Sep 2026 bis 22. Sep 2026
computer Online: Zoom
14. Dez 2026 bis 15. Dez 2026
Beschreibung

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Sie lernen fortgeschrittene Techniken zur Datenmodellierung und Optimierung in Google BigQuery.

Inhalt

  • Einführung in BigQuery
  • Grundlagen der Datenmodellierung
    • Sternschema & Schneeflockenschema
  • Designprinzipien für effiziente Datenmodelle
    • Denormalisierung vs. Normalisierung
  • Implementierung von Datenmodellen in BigQuery
    • Erstellung von Tabellen und Datensätzen
  • Optimierung von Queries
    • Verwendung von Partitionierung und Clustering zur Optimierung der Abfragen
    • Materialized Views & Caches
  • Data Governance und Sicherheit
    • Zugriffskontrolle und Berechtigungen in BigQuery
    • Einrichten von Audits und Überwachung
  • Arbeiten mit denormalisierten Daten / Arrays
    • Nested und repe…

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Frequently asked questions

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Noch nicht den perfekten Kurs gefunden? Verwandte Themen: Datenmodellierung, Datenbankdesign, Big Data, Data Science und Data Mining.

Schulungen der Extraklasse ✔ Durchführungsgarantie ✔ Trainer aus der Praxis ✔ Kostenfreies Storno ✔ 3=2 Kostenfreie Teilnahme für den Dritten ✔ Persönliche Lernumgebung ✔ Kleine Lerngruppen

Seminarziel

Sie lernen fortgeschrittene Techniken zur Datenmodellierung und Optimierung in Google BigQuery.

Inhalt

  • Einführung in BigQuery
  • Grundlagen der Datenmodellierung
    • Sternschema & Schneeflockenschema
  • Designprinzipien für effiziente Datenmodelle
    • Denormalisierung vs. Normalisierung
  • Implementierung von Datenmodellen in BigQuery
    • Erstellung von Tabellen und Datensätzen
  • Optimierung von Queries
    • Verwendung von Partitionierung und Clustering zur Optimierung der Abfragen
    • Materialized Views & Caches
  • Data Governance und Sicherheit
    • Zugriffskontrolle und Berechtigungen in BigQuery
    • Einrichten von Audits und Überwachung
  • Arbeiten mit denormalisierten Daten / Arrays
    • Nested und repeated data
  • Verarbeitung von real-time Daten
  • Kosten verringern
    • Best practices
  • Integration von Machine Learning Modellen
  • Anbindung externer Tools
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