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BigQuery Fundamentals for Redshift Professionals

Google Cloud

Über diesen Kurs

This course covers BigQuery fundamentals for professionals who are familiar with SQL-based cloud data warehouses in Redshift and want to begin working in BigQuery. Through interactive lecture content and hands-on labs, you learn how to provision resources, create and share data assets, ingest data, and optimize query performance in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, you also learn about similarities and differences between Redshift and BigQuery to help you get started with data warehouses in BigQuery.

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Stufe „Mittel“

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Was Sie lernen werden

Describe BigQuery’s architecture, resource provisioning, and data definition model.
Create, secure, and share BigQuery data assets using best practices.
Implement common patterns and best practices for designing schemas, ingesting data, and querying data in BigQuery.
Compare and contrast the differences and commonalities between Redshift and BigQuery.

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Dozent

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

BigQuery Architecture and Resource Provisioning

This introductory module summarizes the key details of BigQuery architecture and resource provisioning including how BigQuery utilizes slots to execute SQL queries and workload management in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, this module also provides a high-level overview of the similarities and differences between Redshift and BigQuery architecture and resource provisioning to help you get started with BigQuery.

1 Stunde zum Abschließen

1 Video (Gesamt 5 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

16 Minuten zum Abschließen

BigQuery Data Definition Model

This module summarizes the key details of BigQuery’s resource hierarchy and data definition model, including how to create datasets and tables in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, this module also provides a high-level overview of the similarities and differences between the Redshift and BigQuery resource hierarchies and primary data types to help you start working with data in BigQuery.

16 Minuten zum Abschließen

1 Lektüre

1 Stunde zum Abschließen

BigQuery and Google Cloud IAM

This module summarizes the key details of the Google Cloud Identity and Access Management (IAM) model, including how roles and permissions are applied to datasets and tables in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, this module also provides a high-level overview of the similarities and differences in roles and permissions between Redshift and BigQuery to help you start securing and sharing your data in BigQuery.

1 Stunde zum Abschließen

1 Lektüre

Woche2

Woche 2

16 Minuten zum Abschließen

BigQuery Data Ingestion

This module summarizes the primary options and best practices for ingesting data into BigQuery, including batch data loading, streaming ingestion, and queries to external data sources. Drawing upon your knowledge of Redshift, this module also provides a high-level overview of the similarities and differences in data ingestion options between Redshift and BigQuery to help you start reading and loading your data into BigQuery.

16 Minuten zum Abschließen

1 Lektüre

1 Stunde zum Abschließen

BigQuery Schema Design and Optimization

This module summarizes common patterns and best practices for designing and optimizing table schemas in BigQuery, including the use of nested and repeated fields, partitioning, and clustering. Drawing upon your knowledge of Redshift, this module also provides a high-level overview of the similarities and differences in schema usage and design between Redshift and BigQuery to help you start structuring and optimizing your data in BigQuery.

1 Stunde zum Abschließen

1 Lektüre

1 Stunde zum Abschließen

SQL in BigQuery

This module summarizes the key features and operations of the Google Standard SQL dialect used in BigQuery and best practices for optimizing query performance and controlling costs in BigQuery. Drawing upon your knowledge of Redshift, this module also provides a high-level overview of the similarities and differences in the SQL dialects and features between Redshift and BigQuery to help you start running and optimizing queries in BigQuery.

1 Stunde zum Abschließen

1 Lektüre

Häufig gestellte Fragen

Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Warum kann ich nicht als Gast an diesem Kurs teilnehmen?
Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Lernende zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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