Programa do Curso

Introdução ao BigQuery

  • Arquitetura e recursos do BigQuery
  • Modelo de custos e estrutura de preços
  • Visão geral da execução de consultas e armazenamento

Otimização de Consultas e Redução de Custos

  • Técnicas de otimização de consultas
  • Tabelas particionadas e clusterizadas
  • Monitoramento e análise do desempenho das consultas
  • Laboratório prático: otimização de consultas para eficiência de custos

Ingestão e Transformação de Dados

  • Carregamento de dados de fontes externas
  • Uso do Dataflow e Dataprep para ETL (Extract, Transform, Load)
  • Views materializadas e consultas agendadas
  • Laboratório prático: construção de um pipeline de relatórios

Introdução ao BigQuery ML

  • Visão geral do aprendizado de máquina no BigQuery
  • Tipos de modelo suportados (regressão linear, regressão logística, clustering, etc.)
  • Sintaxe SQL para modelos de ML
  • Laboratório prático: criação e treinamento de um modelo

Construção de Modelos Preditivos com BigQuery ML

  • Treinamento e avaliação de modelos
  • Uso do ML.EVALUATE e ML.PREDICT
  • Integração de previsões em relatórios
  • Laboratório prático: fluxo de trabalho de análise preditiva

Melhores Práticas para Análise Empresarial

  • Governança e controle de acesso
  • Gerenciamento de conjuntos de dados grandes em larga escala
  • Estratégias de controle de custos
  • Estudos de caso de implementações bem-sucedidas

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de SQL
  • Familiaridade com conceitos de gerenciamento de dados
  • Experiência com ferramentas de relatórios ou análise

Público-Alvo

  • Analistas de dados
  • Desenvolvedores de BI
  • Engenheiros de dados
 14 Horas

Declaração de Clientes (2)

Próximas Formações Provisórias

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