Fundamentos do BigQuery para profissionais do Redshift

Se você já estiver familiarizado com o Redshift, mas precisar trabalhar com o BigQuery, a tradução de seus conhecimentos existentes é a maneira mais rápida de se familiarizar. Este curso baseado em texto ajuda você a preencher a lacuna entre arquiteturas baseadas em cluster e armazenamento de dados sem servidor. Você fará a transição de seu entendimento de chaves de distribuição, chaves para classificação e clusters provisionados para o modelo sem servidor, tabelas particionadas e estruturas de dados aninhadas do BigQuery. No final deste curso, você poderá consultar, otimizar e gerenciar dados no BigQuery com confiança usando sua base de armazenamento de dados existente. O que você vai aprender: 1. Entenda as diferenças arquitetônicas fundamentais entre os clusters provisionados do Redshift e o armazenamento sem servidor do BigQuery. Mapeie as chaves de distribuição e classificação do Redshift para as estratégias de cluster e particionamento do BigQuery. Traduzir a sintaxe SQL do Redshift para o dialeto SQL padrão do BigQuery, incluindo o processamento de dados JSON semiestruturados. 4. Aplique técnicas de otimização de custos usando testes, estimativa de slots e design de consulta eficiente. Aprenda os fluxos de trabalho de engenharia de análise modernos integrando o BigQuery com práticas modernas de SQL. 6. Pratique escrever consultas otimizadas através de exercícios passo a passo e exemplos de código comparativos. O curso começa com uma comparação conceitual das duas plataformas, estabelecendo definições claras e mapeamentos terminológicos. Você progredirá através da tradução prática de SQL, estratégias de otimização de armazenamento e técnicas modernas de gerenciamento de consultas. Este curso foi criado para analistas de dados, administradores de banco de dados e engenheiros de dados que têm experiência básica com Redshift e SQL e querem aprender o BigQuery sem começar do zero. Não é necessária experiência prévia com o BigQuery. Comece a ler hoje mesmo para fazer a transição perfeita de sua experiência em data warehouse para o BigQuery.