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BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 5 Steps Horas 20 Créditos

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

Laboratório prático

BigQuery: Qwik Start — Linha de comando

Neste laboratório prático, você aprenderá a consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery usando a interface de linha de comando. Assista os vídeos Get Meaningful Insights with Google BigQuery e BigQuery: Qwik Start - Qwiklabs Preview.

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Laboratório prático

Como criar um armazenamento de dados usando as funções JOIN e UNION

Este laboratório explica como criar novas tabelas de relatórios usando as funções JOIN e UNION do SQL.

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Laboratório prático

Como criar tabelas particionadas por data no BigQuery

Neste laboratório, você aprenderá a consultar conjuntos de dados particionados e a criar suas próprias partições de conjunto de dados para melhorar o desempenho da consulta e reduzir custos.

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Laboratório prático

Desafios e solução de problemas da mesclagem de dados

Neste laboratório, você verá como fazer a engenharia reversa das relações entre as tabelas de dados e quais são os problemas que devem ser evitados ao mesclá-los.

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Laboratório prático

Como trabalhar com dados do tipo JSON, matriz e struct no BigQuery

Neste laboratório, você trabalhará com dados semiestruturados (fazendo a ingestão de dados do tipo matriz e JSON) dentro do BigQuery. Com atividades práticas, você aprenderá a carregar, consultar, solucionar problemas e desaninhar vários conjuntos de dados semiestruturados.

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