BigQuery สำหรับ Data Engineering: การทำงานภายในและการปรับแต่งประสิทธิภาพคิวรี — LearnFlat
⏱ 2 ชม. 54 นาที 📚 29 บทเรียน

BigQuery สำหรับ Data Engineering: การทำงานภายในและการปรับแต่งประสิทธิภาพคิวรี

ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมของ BigQuery เขียน SQL คิวรีที่ปรับแต่งแล้ว และจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้คอนโซล บรรทัดคำสั่ง และ Python

  • 💬 ผู้สอน AI
    ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ
  • 🕐 เริ่มเมื่อไรก็ได้
    ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้
  • 🌐 เป็นภาษาไทย
    บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน

เกี่ยวกับคอร์สนี้

เมื่อปริมาณข้อมูลเติบโตขึ้น ฐานข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงประสบปัญหาในการตามให้ทันความต้องการด้านการวิเคราะห์ BigQuery นำเสนอโซลูชันคลังข้อมูลแบบไร้เซิร์ฟเวอร์ (serverless) ที่ปรับขนาดได้อย่างสูง แต่การใช้งานให้มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่ามันประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลอย่างไร หลักสูตรแบบเน้นข้อความนี้จะพาคุณตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงเทคนิคขั้นสูงของ Data Engineering โดยแสดงให้คุณเห็นวิธีออกแบบ คิวรี และปรับแต่งชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ผ่านคำอธิบายที่ชัดเจนและตัวอย่างโค้ดที่เป็นลายลักษณ์อักษร คุณจะเปลี่ยนผ่านจากการเขียนคิวรีพื้นฐานไปสู่การจัดการไปป์ไลน์ข้อมูลที่พร้อมใช้งานจริง คุณจะได้รับความเข้าใจอย่างลึกซึ้งว่า BigQuery แยกส่วนการจัดเก็บและการประมวลผลออกจากกันอย่างไร ซึ่งช่วยให้คุณสามารถเขียนคิวรีที่ทำงานได้เร็วขึ้นและมีต้นทุนถูกลง สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมที่แยกส่วนการจัดเก็บและการประมวลผลของ BigQuery เพื่อเขียนคิวรีที่คุ้มค่าคุ้มราคา - กำหนดค่าตารางแบบแบ่งส่วน (partitioned) และจัดกลุ่ม (clustered) เพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพของคิวรีและลดปริมาณข้อมูลที่ถูกสแกน - เขียน SQL คิวรีขั้นสูงโดยใช้ฟิลด์แบบซ้อนและแบบทำซ้ำ รวมถึง structs และ arrays - โต้ตอบกับ BigQuery แบบโปรแกรมมิ่งโดยใช้ส่วนติดต่อบรรทัดคำสั่งและไลบรารีไคลเอ็นต์ Python - ฝึกฝนกลยุทธ์การควบคุมต้นทุนโดยใช้การทดสอบรันคิวรี (dry runs) การตั้งค่าไบต์สูงสุดที่เรียกเก็บ และแผนการดำเนินการ - ประยุกต์ใช้แนวปฏิบัติสมัยใหม่ของ Data Engineering รวมถึงการออกแบบสคีมาสำหรับภาระงานวิเคราะห์และการจัดการแหล่งข้อมูลภายนอก เส้นทางการเรียนรู้ของคุณเริ่มต้นด้วยคำศัพท์หลัก คำจำกัดความทางสถาปัตยกรรม และเทคนิคการโหลดข้อมูลพื้นฐาน จากนั้นคุณจะก้าวไปสู่แบบฝึกหัดการปรับแต่ง SQL แบบลงมือปฏิบัติจริง รูปแบบการออกแบบสคีมา และการทำงานอัตโนมัติด้วยโปรแกรมโดยใช้ Python หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการเป็น Data Engineers, ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล และ Data Analysts ที่ต้องการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดมหึมา ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์เกี่ยวกับ BigQuery มาก่อน แม้ว่าจะแนะนำให้มีความคุ้นเคยพื้นฐานกับ SQL มาตรฐานก็ตาม เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างคลังข้อมูลที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และคุ้มค่าใช้จ่ายด้วย BigQuery

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 💬 ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
    ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 14 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • ⚡ กระชับและตรงประเด็น
    2 ชม. 54 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

รีวิว

ยังไม่มีรีวิว — เป็นคนแรกที่แชร์ประสบการณ์

เขียนรีวิว

☆☆☆☆☆
หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม