Fundamentos de BigQuery para Profesionales de Redshift

Si ya está familiarizado con Redshift pero necesita trabajar con BigQuery, traducir su conocimiento existente es la forma más rápida de ponerse al día. Este curso basado en texto le ayuda a cerrar la brecha entre las arquitecturas basadas en clústeres y el almacenamiento de datos sin servidor. Transicionará su comprensión de las claves de distribución, las claves de ordenación y los clústeres aprovisionados al modelo sin servidor de BigQuery, las tablas particionadas y las estructuras de datos anidadas. Al final de este curso, consultará, optimizará y administrará datos en BigQuery con confianza utilizando su base de almacenamiento de datos existente. Lo que aprenderá: 1. Comprender las diferencias arquitectónicas fundamentales entre los clústeres aprovisionados de Redshift y el almacenamiento sin servidor de BigQuery. 2. Mapear las claves de distribución y ordenación de Redshift a las estrategias de agrupación y partición de BigQuery. 3. Traducir la sintaxis SQL de Redshift al dialecto SQL estándar de BigQuery, incluido el manejo de datos JSON semiestructurados. 4. Aplicar técnicas de optimización de costos utilizando ejecuciones en seco, estimación de ranuras y diseño de consultas eficiente. 5. Aprender flujos de trabajo modernos de ingeniería de análisis integrando BigQuery con prácticas SQL modernas. 6. Practicar la escritura de consultas optimizadas a través de ejercicios escritos paso a paso y ejemplos de código comparativos. El curso comienza con una comparación conceptual de las dos plataformas, estableciendo definiciones claras y mapeos de terminología. Luego progresará a través de la traducción práctica de SQL, estrategias de optimización de almacenamiento y técnicas modernas de gestión de consultas. Este curso está diseñado para analistas de datos, administradores de bases de datos e ingenieros de datos que tengan experiencia básica con Redshift y SQL y deseen aprender BigQuery sin empezar desde cero. No se requiere experiencia previa en BigQuery. Comience a leer hoy mismo para transferir sin problemas su experiencia en almacenamiento de datos a BigQuery.