menu

BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 5 Steps Hours 20 Credits

Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

Data

Prerequisites:

It is recommended but not required that students have a familiarity with data and spreadsheets.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

BigQuery: Qwik Start – Befehlszeile

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie über die Befehlszeile in BigQuery öffentliche Tabellen abfragen und Beispieldaten laden. Sehen Sie sich dazu diese kurzen Videos zu Google BigQuery und BigQuery in Qwiklabs an.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Praxisorientiertes Lab

Mit Joins und Unions ein Data Warehouse erstellen

In diesem Lab wird beschrieben, wie Sie Berichtstabellen mithilfe von SQL-Joins und -Unions erstellen.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Praxisorientiertes Lab

BigQuery: Nach Datum partitionierte Tabellen erstellen

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie partitionierte Datasets abfragen und wie Sie selbst Datasets partitionieren, um Abfragen im Hinblick auf Leistung und Kosten effizienter zu machen.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Praxisorientiertes Lab

Probleme beim Zusammenführen von Daten beheben

In diesem Lab analysieren Sie die Beziehungen zwischen Datentabellen und erfahren, wie Sie Probleme bei deren Zusammenführung vermeiden.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)
Praxisorientiertes Lab

In BigQuery mit JSON, Arrays und STRUCTs arbeiten

In diesem Lab arbeiten Sie mit semistrukturierten Daten (JSON-Daten aufnehmen, Array-Datentypen) in BigQuery. Sie üben, wie Sie verschiedene semistrukturierte Datasets laden und abfragen, Probleme beheben und Verschachtelungen aufheben.

Deutsch English español (Latinoamérica) français 日本語 português (Brasil)

Jetzt anmelden

Melden Sie sich für die Aufgabenreihe an, um zu sehen, wie Sie Schritt für Schritt Ihr Abzeichen erreichen.