Cơ bản BigQuery cho chuyên gia dữ liệu Snowflake

Chuyển đổi giữa các nền tảng dữ liệu đám mây có thể là một thách thức khi bạn phải vẽ các khái niệm quen thuộc vào một hệ sinh thái mới. Lớp học dựa trên văn bản này được thiết kế để khắc phục khoảng cách cho các chuyên gia dữ liệu biết Snowflake và cần phải tăng tốc với BigQuery nhanh chóng và hiệu quả. Bạn sẽ học cách vẽ bản đồ kiến thức Snowflake hiện có của bạn - chẳng hạn như kho ảo, vi phân vùng và quản lý lưu trữ - trực tiếp đến mô hình không máy chủ của BigQuery. Bằng cách so sánh hai nền tảng cạnh nhau, bạn sẽ có được một hiểu biết sâu sắc về cơ chế truy vấn độc đáo của BigQuery, tổ chức dữ liệu và cấu trúc quản lý chi phí mà không cần bắt đầu từ đầu. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt kiến trúc cốt lõi giữa mô hình cụm dữ liệu chia sẻ của Snowflake và không có máy chủ, lưu trữ và tính toán của BigQuery. - Map cơ sở dữ liệu Snowflake, sơ đồ, và bảng cho các tập dữ kiện và bản gốc BigQuery. - Dịch các phương ngữ SQL, xử lý sự khác biệt trong các hàm, kiểu dữ liệu, và phân tích JSON bán cấu trúc. - Apply data loading and ingestion strategies, bao gồm loads batch, streaming, và external table configurations. - Quản lý chi phí và tối ưu hiệu suất truy vấn bằng cách sử dụng phân vùng, tập hợp và phân bổ khe. - Tìm hiểu các mô hình chia sẻ dữ liệu hiện đại, bao gồm trung tâm phân tích và trao đổi dữ kiện an toàn. Chúng tôi bắt đầu bằng cách thiết lập một bản đồ khái niệm giữa hai nền tảng, đặt ra thuật ngữ nền móng và so sánh kiến trúc. Từ đó, bạn sẽ làm việc thông qua các bản dịch SQL thực tế, các kịch bản quản lý dữ liệu và các bài tập kiểm soát chi phí được thiết kế cho ứng dụng thực tế ngay lập tức. Lớp học này lý tưởng cho các kỹ sư dữ liệu, các nhà phân tích và quản trị viên cơ sở dữ kiện đã có kiến thức làm việc của Snowflake và muốn học BigQuery. Không cần kinh nghiệm BigQuery trước đó. Bắt đầu mở rộng kỹ năng lưu trữ dữ liệu đám mây của bạn hôm nay.