{"course":{"productid":36221,"modality":1,"active":true,"language":"de","title":"BigQuery for Data Analysts","productcode":"BQDA","vendorcode":"GO","vendorname":"Google","fullproductcode":"GO-BQDA","courseware":{"has_ekit":false,"has_printkit":true,"language":""},"url":"https:\/\/portal.flane.ch\/course\/google-bqda","objective":"<ul>\n<li>Erfahren Sie mehr &uuml;ber den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Enterprise Data Warehouse von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.<\/li><li>Analysieren Sie grosse Datens&auml;tze in BigQuery mit SQL.<\/li><li>Bereinigen und transformieren Sie Ihre Daten in BigQuery mit SQL.<\/li><li>Neue BigQuery-Datens&auml;tze einlesen und Optionen f&uuml;r externe Datenquellen diskutieren.<\/li><li>&Uuml;berpr&uuml;fen Sie die Visualisierungsprinzipien und verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.<\/li><li>Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.<\/li><li>Nutzen Sie die neuen Integrationen und unterst&uuml;tzenden Funktionen, die mit BigQuery Studio eingef&uuml;hrt wurden.<\/li><\/ul>","essentials":"<ul>\n<li><span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/course\/google-idagc\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>Introduction to Data Analytics on Google Cloud <span class=\"fl-prod-pcode\">(IDAGC)<\/span><\/a><\/span><\/li><\/ul>","audience":"<ul>\n<li>Datenanalysten, die lernen m&ouml;chten, wie sie BigQuery f&uuml;r ihre Datenanalysen nutzen k&ouml;nnen.<\/li><\/ul>","outline":"<p><strong><h4>Modul 0 - Kurseinf&uuml;hrung<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>In diesem Modul wird das Kursprogramm vorgestellt.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Stellen Sie die im Kurs behandelten Themen vor.<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 1 - BigQuery f&uuml;r Datenanalysten<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>Datenanalytik in der Google Cloud<\/li><li>Von Daten zu Erkenntnissen mit BigQuery<\/li><li>Reale Anwendungsf&auml;lle von Unternehmen, die durch Analytics auf Google Cloud transformiert wurden<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Erkennen Sie die analytischen Herausforderungen, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind, und vergleichen Sie Big Data vor Ort und in der Cloud.<\/li><li>Erfahren Sie mehr &uuml;ber den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Data Warehouse f&uuml;r Unternehmen von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 2 - Erkunden und Aufbereiten Ihrer Daten mit BigQuery<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>Gemeinsame Datenexplorationstechniken<\/li><li>Analyse von grossen Datens&auml;tzen mit BigQuery<\/li><li>Grundlagen der Abfrage<\/li><li>Arbeiten mit Funktionen<\/li><li>Anreicherung Ihrer Abfragen mit UNIONs und JOINs<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>List common data exploration techniques.<\/li><li>Wiederholung der Grundlagen von SQL-Abfragen.<\/li><li>Erweitern Sie Abfragen mit Funktionen, Unions und Joins.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Erforschung eines E-Commerce-Datensatzes mit SQL in Google BigQuery<\/li><li>&Uuml;bung: Fehlersuche bei h&auml;ufigen SQL-Fehlern mit BigQuery<\/li><li>&Uuml;bung: Fehlerbehebung und Behebung von Problemen bei der Datenverbindung<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 3 - Bereinigung und Umwandlung Ihrer Daten<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>F&uuml;nf Grunds&auml;tze der Integrit&auml;t von Datens&auml;tzen<\/li><li>Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL<\/li><li>Daten bereinigen und umwandeln: Andere Optionen<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Ermitteln Sie, was einen guten Datensatz ausmacht.<\/li><li>Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL.<\/li><li>Bereinigen und transformieren Sie Daten mit anderen Optionen.<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 4 - Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datens&auml;tze<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>Permanente versus tempor&auml;re Datentabellen<\/li><li>Aufnahme neuer Datens&auml;tze<\/li><li>Externe Datenquellen<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berpr&uuml;fen Sie die Unterschiede zwischen permanenten und tempor&auml;ren Datentabellen.<\/li><li>Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datens&auml;tze.<\/li><li>Diskutieren Sie Optionen f&uuml;r externe Datenquellen.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Neue permanente Tabellen erstellen<\/li><li>&Uuml;bung: Einlesen und Abfragen neuer Datens&auml;tze<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 5 - Visualisierung Ihrer Erkenntnisse aus BigQuery<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>Grunds&auml;tze der Datenvisualisierung<\/li><li>Verbundene Bl&auml;tter<\/li><li>H&auml;ufige Fallstricke bei der Datenvisualisierung<\/li><li>Looker Studio<\/li><li>Analyse in einem Notizbuch<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;berpr&uuml;fen Sie die Grunds&auml;tze der Datenvisualisierung und die h&auml;ufigsten Fallstricke bei der Visualisierung.<\/li><li>Verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.<\/li><li>Besprechen Sie die Durchf&uuml;hrung von Analysen in einem Jupyter Notebook.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bung: Verbundene Bl&auml;tter Qwik Start<\/li><li>&Uuml;bung: Erkunden und Erstellen von Berichten mit Looker Studio<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 6 - Entwickeln skalierbarer Datenumwandlungspipelines in BigQuery mit Dataform<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>&Uuml;bersicht<\/li><li>Was ist Dataform?<\/li><li>Erste Schritte mit Dataform<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.<\/li><li>Erfahren Sie, wie Sie mit Dataform beginnen k&ouml;nnen, indem Sie ein Repository und einen Entwicklungsarbeitsbereich erstellen.<\/li><li>Erstellen und Ausf&uuml;hren eines SQL-Workflows in Dataform.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Demo<\/li><li>&Uuml;bung: Erstellen und Ausf&uuml;hren eines SQL-Workflows in Dataform<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 7 - BigQuery Studio<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>BigQuery Studio: Was und warum?<\/li><li>Vereinheitlichte Analytik<\/li><li>Verm&ouml;gensverwaltung<\/li><li>Eingebettete Hilfe<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Er stellt BigQuery Studio vor.<\/li><li>Verwenden Sie Duet AI in BigQuery, um SQL-Abfragen zu erkl&auml;ren und zu erstellen.<\/li><li>Erfahren Sie mehr &uuml;ber die neuen Funktionen f&uuml;r die Benutzerfreundlichkeit und die Integrationen mit Dataform und Dataplex in der neuen BigQuery Studio-Oberfl&auml;che.<\/li><\/ul><p>\n<strong>Aktivit&auml;ten:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Demo<\/li><li>Labor: Daten mit Hilfe von Duet AI analysieren<\/li><li>&Uuml;bung: Personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini generieren<\/li><\/ul><p><strong><h4>Modul 8 - Zusammenfassung<\/h4><\/strong>\n<strong>Themen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Zusammenfassung<\/li><\/ul><p>\n<strong>Zielsetzungen:<\/strong>\n<\/p>\n<ul>\n<li>Fassen Sie die wichtigsten im Kurs behandelten Themen zusammen.<\/li><\/ul>","comments":"<p><em>Dieser Text wurde automatisiert &uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class=\"cms-link-marked\"><a class=\"fl-href-prod\" href=\"\/swisscom\/en\/course\/google-bqda\"><svg role=\"img\" aria-hidden=\"true\" focusable=\"false\" data-nosnippet class=\"cms-linkmark\"><use xlink:href=\"\/css\/img\/icnset-linkmarks.svg#linkmark\"><\/use><\/svg>hier<\/a><\/span>.<\/em><\/p>","summary":"<p>Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, die die Verwendung von BigQuery f&uuml;r ihre Datenanalyse erlernen m&ouml;chten. Durch eine Kombination aus Videos, &Uuml;bungen und Demos werden verschiedene Themen behandelt, die sich mit der Aufnahme, Umwandlung und Abfrage von Daten in BigQuery befassen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung helfen k&ouml;nnen.<\/p>","objective_plain":"- Erfahren Sie mehr \u00fcber den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Enterprise Data Warehouse von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.\n- Analysieren Sie grosse Datens\u00e4tze in BigQuery mit SQL.\n- Bereinigen und transformieren Sie Ihre Daten in BigQuery mit SQL.\n- Neue BigQuery-Datens\u00e4tze einlesen und Optionen f\u00fcr externe Datenquellen diskutieren.\n- \u00dcberpr\u00fcfen Sie die Visualisierungsprinzipien und verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.\n- Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.\n- Nutzen Sie die neuen Integrationen und unterst\u00fctzenden Funktionen, die mit BigQuery Studio eingef\u00fchrt wurden.","essentials_plain":"- Introduction to Data Analytics on Google Cloud (IDAGC)","audience_plain":"- Datenanalysten, die lernen m\u00f6chten, wie sie BigQuery f\u00fcr ihre Datenanalysen nutzen k\u00f6nnen.","outline_plain":"Modul 0 - Kurseinf\u00fchrung\n\n\nThemen:\n\n\n\n- In diesem Modul wird das Kursprogramm vorgestellt.\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- Stellen Sie die im Kurs behandelten Themen vor.\nModul 1 - BigQuery f\u00fcr Datenanalysten\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcbersicht\n- Datenanalytik in der Google Cloud\n- Von Daten zu Erkenntnissen mit BigQuery\n- Reale Anwendungsf\u00e4lle von Unternehmen, die durch Analytics auf Google Cloud transformiert wurden\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- Erkennen Sie die analytischen Herausforderungen, mit denen Datenanalysten konfrontiert sind, und vergleichen Sie Big Data vor Ort und in der Cloud.\n- Erfahren Sie mehr \u00fcber den Zweck und den Wert von BigQuery, dem Data Warehouse f\u00fcr Unternehmen von Google Cloud, und diskutieren Sie die Datenanalysefunktionen.\nModul 2 - Erkunden und Aufbereiten Ihrer Daten mit BigQuery\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcbersicht\n- Gemeinsame Datenexplorationstechniken\n- Analyse von grossen Datens\u00e4tzen mit BigQuery\n- Grundlagen der Abfrage\n- Arbeiten mit Funktionen\n- Anreicherung Ihrer Abfragen mit UNIONs und JOINs\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- List common data exploration techniques.\n- Wiederholung der Grundlagen von SQL-Abfragen.\n- Erweitern Sie Abfragen mit Funktionen, Unions und Joins.\n\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- \u00dcbung: Erforschung eines E-Commerce-Datensatzes mit SQL in Google BigQuery\n- \u00dcbung: Fehlersuche bei h\u00e4ufigen SQL-Fehlern mit BigQuery\n- \u00dcbung: Fehlerbehebung und Behebung von Problemen bei der Datenverbindung\nModul 3 - Bereinigung und Umwandlung Ihrer Daten\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcbersicht\n- F\u00fcnf Grunds\u00e4tze der Integrit\u00e4t von Datens\u00e4tzen\n- Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL\n- Daten bereinigen und umwandeln: Andere Optionen\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- Ermitteln Sie, was einen guten Datensatz ausmacht.\n- Bereinigung und Umwandlung von Daten mit SQL.\n- Bereinigen und transformieren Sie Daten mit anderen Optionen.\nModul 4 - Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datens\u00e4tze\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcbersicht\n- Permanente versus tempor\u00e4re Datentabellen\n- Aufnahme neuer Datens\u00e4tze\n- Externe Datenquellen\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- \u00dcberpr\u00fcfen Sie die Unterschiede zwischen permanenten und tempor\u00e4ren Datentabellen.\n- Einlesen und Speichern neuer BigQuery-Datens\u00e4tze.\n- Diskutieren Sie Optionen f\u00fcr externe Datenquellen.\n\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- \u00dcbung: Neue permanente Tabellen erstellen\n- \u00dcbung: Einlesen und Abfragen neuer Datens\u00e4tze\nModul 5 - Visualisierung Ihrer Erkenntnisse aus BigQuery\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcbersicht\n- Grunds\u00e4tze der Datenvisualisierung\n- Verbundene Bl\u00e4tter\n- H\u00e4ufige Fallstricke bei der Datenvisualisierung\n- Looker Studio\n- Analyse in einem Notizbuch\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- \u00dcberpr\u00fcfen Sie die Grunds\u00e4tze der Datenvisualisierung und die h\u00e4ufigsten Fallstricke bei der Visualisierung.\n- Verwenden Sie Connected Sheets und Looker Studio, um Dateneinblicke aus BigQuery zu visualisieren.\n- Besprechen Sie die Durchf\u00fchrung von Analysen in einem Jupyter Notebook.\n\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- \u00dcbung: Verbundene Bl\u00e4tter Qwik Start\n- \u00dcbung: Erkunden und Erstellen von Berichten mit Looker Studio\nModul 6 - Entwickeln skalierbarer Datenumwandlungspipelines in BigQuery mit Dataform\n\n\nThemen:\n\n\n\n- \u00dcbersicht\n- Was ist Dataform?\n- Erste Schritte mit Dataform\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- Verwenden Sie Dataform, um skalierbare Datenumwandlungspipelines in BigQuery zu entwickeln.\n- Erfahren Sie, wie Sie mit Dataform beginnen k\u00f6nnen, indem Sie ein Repository und einen Entwicklungsarbeitsbereich erstellen.\n- Erstellen und Ausf\u00fchren eines SQL-Workflows in Dataform.\n\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- Demo\n- \u00dcbung: Erstellen und Ausf\u00fchren eines SQL-Workflows in Dataform\nModul 7 - BigQuery Studio\n\n\nThemen:\n\n\n\n- BigQuery Studio: Was und warum?\n- Vereinheitlichte Analytik\n- Verm\u00f6gensverwaltung\n- Eingebettete Hilfe\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- Er stellt BigQuery Studio vor.\n- Verwenden Sie Duet AI in BigQuery, um SQL-Abfragen zu erkl\u00e4ren und zu erstellen.\n- Erfahren Sie mehr \u00fcber die neuen Funktionen f\u00fcr die Benutzerfreundlichkeit und die Integrationen mit Dataform und Dataplex in der neuen BigQuery Studio-Oberfl\u00e4che.\n\nAktivit\u00e4ten:\n\n\n\n- Demo\n- Labor: Daten mit Hilfe von Duet AI analysieren\n- \u00dcbung: Personalisierte E-Mail-Inhalte mit BigQuery Continuous Queries und Gemini generieren\nModul 8 - Zusammenfassung\n\n\nThemen:\n\n\n\n- Zusammenfassung\n\nZielsetzungen:\n\n\n\n- Fassen Sie die wichtigsten im Kurs behandelten Themen zusammen.","comments_plain":"Dieser Text wurde automatisiert \u00fcbersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.","summary_plain":"Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, die die Verwendung von BigQuery f\u00fcr ihre Datenanalyse erlernen m\u00f6chten. 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