Fondamentali di BigQuery per Professionisti Redshift

Sei un professionista dei dati che cerca di espandere la propria esperienza di data warehouse cloud da ambienti provisioned a scalabilità serverless? Sebbene entrambe le piattaforme siano potenti, il passaggio da Redshift a BigQuery richiede un cambiamento fondamentale nel modo in cui gestisci l'archiviazione, ottimizzi le query e strutturi i tuoi dati. Questo corso è progettato per colmare questa lacuna mappando la tua conoscenza esistente di Redshift direttamente agli equivalenti di BigQuery. Imparerai come spostare la tua mentalità dalla gestione di nodi e chiavi di distribuzione all'utilizzo di slot di calcolo serverless, scalabilità automatica e strutture dati moderne. Cosa imparerai: - Comprendere le differenze architetturali fondamentali tra i cluster provisioned di Redshift e il modello di archiviazione e calcolo disaccoppiato di BigQuery. - Tradurre la sintassi SQL di Redshift, le funzioni finestra e i tipi di dati comuni nel dialetto SQL standard di BigQuery. - Ottimizzare le prestazioni delle query e controllare i costi utilizzando il partizionamento, il clustering e la gestione degli slot invece degli stili di distribuzione. - Gestire dati complessi e semi-strutturati utilizzando campi annidati e ripetuti moderni come STRUCTs e ARRAYs. - Configurare l'accesso sicuro ai dati, la sicurezza a livello di riga e le politiche di governance all'interno di una moderna piattaforma di dati cloud. - Esercitarsi a tradurre schemi e ottimizzare le query attraverso analisi scritte guidate ed esercizi pratici SQL. Il corso inizia con concetti e terminologie fondamentali, stabilendo un chiaro confronto tra le due piattaforme. Da lì, progredirai attraverso la progettazione dello schema, la traduzione SQL, l'ottimizzazione delle prestazioni e le strategie di gestione dei costi. Questo corso è specificamente pensato per ingegneri dei dati, amministratori di database e analisti di dati che hanno già esperienza lavorativa con Redshift e desiderano adattarsi rapidamente a BigQuery. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con BigQuery. Inizia a leggere oggi per trasferire le tue competenze di data warehousing a un moderno ambiente serverless.