From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) Schulung
From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP): Durch Datenanalysen und -visualisierungen Informationen gewinnen
Möchtest du wissen, wie Petabytes an Daten in wenigen Sekunden abgefragt und verarbeitet werden? Neugierig auf Datenanalysen, die automatisch skalieren, wenn deine Daten zunehmen? Willkommen beim Kurs From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP)!
In unserem Kurs From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Google Cloud Platform durch Datenanalysen und -visualisierungen Informationen gewinnen. Er bietet interaktive Szenarien und praxisorientierte Labs, in denen die Teilnehmer Erkenntnisse aus verschiedenen Datasets von Google BigQuery untersuchen, laden, visualisieren und extrahieren. Der Kurs behandelt das Laden von Daten, Abfragen, Schema-Modellierung, Optimierung der Leistung, Abfragepreise, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen.
Lernziele Datenanalysen mit Google Cloud Platform DIGCP Schulung
Der Kurs From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) vermittelt dir die folgenden Kompetenzen:
Mithilfe der Analyse- und Visualisierungstools der Google Cloud Platform Erkenntnisse aus Daten ableiten
Daten mit Google Cloud Dataprep in großem Maßstab laden, bereinigen und transformieren
Daten mit Google Data Studio untersuchen und visualisieren
Abfragen mit hoher Leistung schreiben, optimieren und Fehler darin beheben
Mit vorkonfigurierten ML APIs für Bild- und Textverständnis üben
ML-Modelle für die Klassifizierung und Prognose mithilfe von SQL mit BQML trainieren
Inhalte Datenanalysen mit Google Cloud Platform DIGCP Schulung
Einführung in Daten auf der Google Cloud Platform
Überblick über Big-Data-Tools
Daten mit SQL erkunden
Preisgestaltung von Google BigQuery
Daten bereinigen und transformieren
Daten speichern und exportieren
Neue Datasets in Google BigQuery aufnehmen
Datenvisualisierung
Datasets verbinden und zusammenführen
Fortgeschrittene Funktionen und Klauseln
Schemadesign und verschachtelte Datenstrukturen
Mehr Visualisierung mit Google Data Studio
Leistungsoptimierung
Datenzugriff
Notebooks in der Cloud
Maschinelles Lernen bei Google
Maschinelles Lernen auf Ihre Datasets anwenden (BQML)
Wir schulen auch bei dir vor Ort!
Diese Datenanalysen mit Google Cloud Platform DIGCP Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte Datenanalysen mit Google Cloud Platform DIGCP-Firmenschulung durch.
From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) Zielgruppe: Datenanalysen mit Google Cloud Platform DIGCP Schulung
Der Kurs From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) richtet sich an folgende Zielgruppen:
Datenanalysten, Business-Analysten und Business Intelligence-Experten
Cloud Data Engineers, die mit Datenanalysten zusammenarbeiten und so skalierbare Datenlösungen auf der Google Cloud Platform erstellen
From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) Voraussetzungen: Datenanalysen mit Google Cloud Platform DIGCP Schulung
Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:
Grundkenntnisse in ANSI SQL
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From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) Schulung
From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP): Durch Datenanalysen und -visualisierungen Informationen gewinnen
Möchtest du wissen, wie Petabytes an Daten in wenigen Sekunden abgefragt und verarbeitet werden? Neugierig auf Datenanalysen, die automatisch skalieren, wenn deine Daten zunehmen? Willkommen beim Kurs From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP)!
In unserem Kurs From Data to Insights with Google Cloud Platform (DIGCP) lernen die Teilnehmer, wie sie mit der Google Cloud Platform durch Datenanalysen und -visualisierungen Informationen gewinnen. Er bietet interaktive Szenarien und praxisorientierte Labs, in denen die Teilnehmer Erkenntnisse aus verschiedenen Datasets von Google BigQuery untersuchen, laden, visualisieren und extrahieren. Der Kurs behandelt das Laden von Daten, Abfragen, Schema-Modellierung, Optimierung der Leistung, Abfragepreise, Datenvisualisierung und maschinelles Lernen.
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