Datenmodellierung in Google BigQuery für Experten
Fortgeschrittene Techniken und Best Practices für die Datenmodellierung in Google BigQuery.
Kursbeschreibung
Dieser zweitägige Kurs bietet fortgeschrittene Techniken und Best Practices für die Datenmodellierung in Google BigQuery. Der Kurs richtet sich an Teilnehmer mit grundlegenden Kenntnissen in Google BigQuery und Datenmodellierung, die ihre Fähigkeiten auf Experten-Niveau erweitern möchten.
Im Laufe der Schulung lernen Sie komplexe Datenstrukturen zu entwerfen, Performance-optimierte Schemas zu entwickeln und BigQuery-spezifische Modellierungsansätze anzuwenden. Sie beherrschen die Experten-Level-Techniken für skalierbare und kosteneffiziente Datenmodelle in BigQuery.
Sie erfahren, wie Sie Partitionierung und Clustering-Strategien optimal einsetzen, Nested und Repeated Fields effektiv nutzen und Cost-optimierte Datenmodelle entwerfen können.
Dieser Kurs ist ideal für Data Engineers, Data Architects und Analytics-Experten, die ihre BigQuery-Datenmodellierungskenntnisse auf Experten-Niveau bringen möchten.
Individueller Workshop
Für Unternehmen mit bestehender BigQuery-Implementierung
Identifikation von Optimierungspotenzialen
Praxisnahe Beratung für Ihre Herausforderungen
Angepasst an Ihre Infrastruktur und Prozesse
Individuelle Terminvereinbarung möglich
Kursinhalt
BigQuery Features im Fokus
Unser Training konzentriert sich auf die wichtigsten BigQuery-Features für Experten-Level-Datenmodellierung. Wir behandeln folgende Aspekte im Detail:
Schema Design
Nested Fields, Repeated Fields, Data Types
Partitionierung
Time-based, Integer-based, Range Partitioning
Clustering
Query-Optimierung durch intelligente Clustering
Performance
Slot-Optimierung, Query-Plan-Analyse
Cost Optimization
Pricing-Model, Storage-Optimierung
Security & Governance
Access Control, Data Quality, Monitoring
Wir stimmen vor dem Training ab, welche BigQuery-Features für Ihre spezifischen Anwendungsfälle besonders relevant sind.
Das Wichtigste auf einen Blick
Das nehmen Sie mit
Fähigkeit, Performance-optimierte BigQuery-Schemas zu entwickeln
Best Practices für Partitionierung und Clustering
Praktische Erfahrung mit Nested und Repeated Fields
Strategien zur Cost-Optimierung in BigQuery
BigQuery-spezifische Anti-Patterns vermeiden
Voraussetzungen
Grundlegende Kenntnisse in Google BigQuery
Erfahrung mit SQL und Datenmodellierung
Basiswissen zu Cloud-Datenbanken
Verständnis von Data Warehousing-Konzepten
Trainingsumgebung
Praktische Übungen mit echten BigQuery-Datasets in der Google Cloud
Umfangreiche Trainingsunterlagen und BigQuery-Schema-Beispiele
Organisatorisches
Täglich von 9:00 bis 17:00 Uhr, inklusive Pausen
Schulungssprache, Materialien in Deutsch und Englisch
Ihr Trainer
Uli Zellbeck
Uli ist erfahrener Trainer und verfügt über 25 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Als Senior Data Architect bringt er ein tiefgreifendes Know-how im Aufbau von Datenarchitekturen mit. Seine Expertise erstreckt sich über verschiedene Bereiche der Informationstechnologie, und er hat sich insbesondere auf die Entwicklung fortschrittlicher Datenlösungen in der Cloud spezialisiert.
Die Teilnehmer profitieren von seiner umfangreichen praktischen Erfahrung mit Google BigQuery und Cloud-Datenmodellierung in verschiedenen Unternehmenskontexten. In den letzten Jahren hat er mehrere große BigQuery-Projekte implementiert und betreut, darunter:
- Entwicklung von Enterprise Data Warehouses mit Google BigQuery
- Implementation von Performance-optimierten BigQuery-Schemas
- Design von Cost-optimierten Datenmodellen für BigQuery
- Aufbau von komplexen Analytics-Workflows mit BigQuery
- Entwicklung von BigQuery-spezifischen Best Practices und Standards
Seine praktische Expertise umfasst das gesamte Spektrum der BigQuery-Datenmodellierung - von der Schema-Entwicklung über Performance-Optimierung bis hin zur Cost-Optimierung und dem Monitoring.
Verfügbare Termine
In-House Training
Fortgeschrittene Techniken und Best Practices für die Datenmodellierung in Google BigQuery.
Wir bieten dieses Training als In-House Schulung an, angepasst an Ihre Bedürfnisse. Termine und Konditionen sprechen wir gerne individuell mit Ihnen ab.
Buche das Training direkt im Terminal
Weitere passende Trainings
Vertiefen Sie Ihr Wissen mit unseren praxisorientierten Data Modeling und Cloud Data Engineering-Schulungen
Datenmodellierung und Architekturen
Datenmodellierung und Architekturen Training: Lernen Sie fortgeschrittene Konzepte für skalierbare und effiziente Datenstrukturen.
- Verschiedene Datenmodellierungsansätze verstehen
- Relationale und NoSQL-Modelle vergleichen
- Datenqualität und -integrität sicherstellen
Modern Data Warehouse on AWS
Modern Data Warehouse on AWS Training: Lernen Sie die Implementierung und Optimierung eines modernen Data Warehouses auf AWS in nur 3 Tagen.
- AWS Data Warehouse Services verstehen und einsetzen
- Moderne Data Warehouse-Architekturen auf AWS implementieren
- ETL/ELT-Prozesse mit AWS-Services automatisieren
Modern Data Warehouse on Microsoft Azure
Modern Data Warehouse on Microsoft Azure Training: Lernen Sie die Implementierung und Optimierung eines modernen Data Warehouses auf Azure in nur 3 Tagen.
- Azure Data Warehouse Services verstehen und einsetzen
- Moderne Data Warehouse-Architekturen auf Azure implementieren
- ETL/ELT-Prozesse mit Azure-Services automatisieren