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Google BigQuery와의 빅 데이터 분석 과정

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요약

매일 생성되는 데이터의 양은 천문학적이며, 정보에 근거한 의사 결정에 사용이 중요해졌습니다. Google BigQuery는 이러한 맥락에서 매우 강력한 솔루션으로 발생하여 대량의 클라우드 데이터에 대한 저장 및 확장 가능한 분석을 허용합니다. Google BigQuery와 함께이 빅 데이터 분석 과정의 중요성은 기본 인프라에 대해 걱정할 필요없이 비용과 처리 시간을 크게 줄일 필요없이 데이터를 효율적으로 처리 할 수있는 능력에 있습니다. BigQuery는 다른 Google 클라우드 플랫폼 도구 및 서비스와 유동적 인 통합으로 눈에 띄는데, 이는 섭취에서 시각화에 이르기까지 완전한 데이터 분석 솔루션의 구성을 용이하게합니다.

목표

- BigQuery의 복잡한 상담을 위해 SQL을 지배하십시오. - BigQuery ML로 고급 데이터 분석 기술을 적용하십시오. - 임시 시리즈에서 예측 및 변칙 탐지를 수행하십시오. - BigQuery ML로 감정을 분석하고 주요 텍스트 정보를 추출하십시오. - 지리 공간 데이터의 분석 및 시각화를 위해 Geospatial BigQuery를 사용하십시오. - BI 및 Data Studio 도구로 대화식 시각화를 만듭니다. - BigQuery에서 데이터 세트를 청소, 정규화 및 세그먼트하는 기술을 개발하십시오.

전문가 출구

Google BigQuery 로이 빅 데이터 분석 과정을 완료 할 때는 기술, 금융, 건강 또는 마케팅을 포함한 다양한 부문의 회사의 데이터 분석, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링 또는 컨설팅의 역할을 수행 할 수 있습니다. 클라우드의 큰 데이터 세트에서 깊은 분석을 수행하고 값을 생성 할 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

Google BigQuery 의이 빅 데이터 분석 과정을 통해 Google BigQuery를 사용하여 비즈니스 및 연구 환경에서 데이터 분석 문제에 직면 할 수 있습니다. SQL, 머신 러닝, 임시 시리즈, 텍스트 및 지리 공간 분석에서 견고한 기술을 개발하고 복잡한 문제를 해결하고, 몇 초 또는 몇 분 안에 복잡한 SQL 쿼리를 실행하고 중요한 통찰력을 추출 할 수 있습니다.

누가 해결 되었습니까?

Google BigQuery 의이 빅 데이터 분석 과정은 데이터 분석가, 데이터 과학자 및 클라우드 데이터의 고급 분석 및 시각화를 위해 BigQuery를 사용하는 데 관심이있는 전문가를 위해 설계되었습니다. BigQuery에서의 이전 경험은 필요하지 않지만 데이터베이스 및 SQL에 대한 기본 지식을 갖는 것이 유용합니다.

공식 캐릭터

이 교육은 공식 규제 교육 (유아 교육, 초등 교육, 중등 교육, 공식 전문 교육 FP, Baccalaureate, University Degree, 공식 대학 석사 및 박사 학위)에 포함되지 않습니다. 그러므로 그것은 보완 및/또는 전문화 훈련으로, 전문적인 성격의 특정 기술, 기술 또는 적성을 습득하는 것을 목표로하며, 공공 노동 주식 시장의 공공 노동 주식의 특정 노동 주식의 특정 요건을 검토하는 데 항상 보완 교육 섹션 및/또는 지속적인 훈련 내에서 워크 백 및/또는 야당 경쟁에서 거의 공로가 될 수 있습니다.