Introduction to Data Analytics on Google Cloud

Introduction to Data Analytics on Google CloudIDAGCGOGoogleGO-IDAGC1.0<ul> <li>Beschreiben Sie den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud und fassen Sie die verschiedenen Arten von Analysen zusammen.</li><li>Identifizieren Sie die Datenanalyseprodukte von Google Cloud und beschreiben Sie, wie sie für die Arbeit mit Daten verwendet werden.</li><li>Beschreiben Sie Datenquellen, Datenstrukturen und Datenspeicheroptionen in Google Cloud.</li><li>Nutzen Sie BigQuery, Looker und Looker Studio, um Datenfragen zu beantworten und Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen.</li></ul><ul> <li>Grundlegende Vertrautheit mit SQL</li><li>Grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten wie Datentypen (relational, nicht-relational) und Speicherung (Data Lakes, Data Warehouses)</li></ul>Datenanalysten<h4>Modul 1 - Verstehen des Lebenszyklus der Datenanalyse in der Google Cloud</h4> Themen: <ul> <li>Arbeitsablauf bei der Datenanalyse</li><li>Datenquellen</li><li>Speichermethoden</li><li>Google Cloud-Produkte zur Datenanalyse</li><li>Datenarten</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Detaillierte Beschreibung des Datenanalyse-Workflows in Google Cloud.</li><li>Vergleich und Gegenüberstellung der in Google Cloud verfügbaren Datenquellen und Speichermethoden.</li><li>Vergleichen Sie, wie verschiedene Datentypen für die Datenanalyse verwendet werden können.</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Quiz</li></ul><h4>Modul 2 - Erforschen von Daten und Extrahieren von Erkenntnissen mithilfe von BigQuery</h4> Themen: <ul> <li>BigQuery-Dienste, -Funktionen und -Organisation</li><li>Speicherung von Daten</li><li>Grundlegendes SQL</li><li>Beantwortung datengesteuerter Fragen</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Beschreiben Sie BigQuery und die BigQuery-Lösungsarchitektur.</li><li>Gewinnen Sie mithilfe von BigQuery Erkenntnisse aus Daten.</li><li>Verwenden Sie die BigQuery-Benutzeroberfläche, um grundlegende Abfragen auszuführen</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Übung 1: BigQuery Qwik Start: Konsole</li><li>Übung 2: Einführung in SQL für BigQuery und Cloud SQL</li><li>Übung 3: BigLake: Qwik Start</li><li>Übung 4: Daten mit Gemini Assistance analysieren</li><li>Quiz</li></ul><h4>Modul 3 - Treffen Sie datengestützte Entscheidungen mit Looker</h4> Themen: <ul> <li>Begriffe und Konzepte der Looker-Datenexploration</li><li>Looks und Dashboards</li><li>Visualisierungen</li><li>Gemeinsamer Bericht</li><li>Looker Studio</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Manipulieren Sie einen Looker Explore, um datengesteuerte Fragen zu beantworten.</li><li>Erstellen Sie eine situationsgerechte Visualisierung, um die Antwort auf eine datengestützte Frage hervorzuheben.</li><li>Wählen Sie zwischen Looker und Looker Studio für die Visualisierung und gemeinsame Nutzung von Daten.</li><li>Teilen Sie Visualisierungen mit anderen.</li></ul>Aktivitäten: <ul> <li>Lab 1: Looker Data Explorer—Qwik Start</li><li>Übung 2: Looker Data Studio-Qwik Start</li><li>Quiz</li></ul><h4>Modul 4 - Kurszusammenfassung</h4> Themen: <ul> <li>Themenübersicht</li><li>Folien</li></ul>Zielsetzungen: <ul> <li>Finden Sie Ressourcen für zusätzliches Lernen und Unterstützung.</li></ul>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/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>hier</a>.- Beschreiben Sie den Datenanalyse-Workflow in Google Cloud und fassen Sie die verschiedenen Arten von Analysen zusammen. - Identifizieren Sie die Datenanalyseprodukte von Google Cloud und beschreiben Sie, wie sie für die Arbeit mit Daten verwendet werden. - Beschreiben Sie Datenquellen, Datenstrukturen und Datenspeicheroptionen in Google Cloud. - Nutzen Sie BigQuery, Looker und Looker Studio, um Datenfragen zu beantworten und Geschäftsentscheidungen zu beeinflussen.- Grundlegende Vertrautheit mit SQL - Grundlegendes Verständnis von Datenkonzepten wie Datentypen (relational, nicht-relational) und Speicherung (Data Lakes, Data Warehouses)DatenanalystenModul 1 - Verstehen des Lebenszyklus der Datenanalyse in der Google Cloud Themen: - Arbeitsablauf bei der Datenanalyse - Datenquellen - Speichermethoden - Google Cloud-Produkte zur Datenanalyse - Datenarten Zielsetzungen: - Detaillierte Beschreibung des Datenanalyse-Workflows in Google Cloud. - Vergleich und Gegenüberstellung der in Google Cloud verfügbaren Datenquellen und Speichermethoden. - Vergleichen Sie, wie verschiedene Datentypen für die Datenanalyse verwendet werden können. Aktivitäten: - Quiz Modul 2 - Erforschen von Daten und Extrahieren von Erkenntnissen mithilfe von BigQuery Themen: - BigQuery-Dienste, -Funktionen und -Organisation - Speicherung von Daten - Grundlegendes SQL - Beantwortung datengesteuerter Fragen Zielsetzungen: - Beschreiben Sie BigQuery und die BigQuery-Lösungsarchitektur. - Gewinnen Sie mithilfe von BigQuery Erkenntnisse aus Daten. - Verwenden Sie die BigQuery-Benutzeroberfläche, um grundlegende Abfragen auszuführen Aktivitäten: - Übung 1: BigQuery Qwik Start: Konsole - Übung 2: Einführung in SQL für BigQuery und Cloud SQL - Übung 3: BigLake: Qwik Start - Übung 4: Daten mit Gemini Assistance analysieren - Quiz Modul 3 - Treffen Sie datengestützte Entscheidungen mit Looker Themen: - Begriffe und Konzepte der Looker-Datenexploration - Looks und Dashboards - Visualisierungen - Gemeinsamer Bericht - Looker Studio Zielsetzungen: - Manipulieren Sie einen Looker Explore, um datengesteuerte Fragen zu beantworten. - Erstellen Sie eine situationsgerechte Visualisierung, um die Antwort auf eine datengestützte Frage hervorzuheben. - Wählen Sie zwischen Looker und Looker Studio für die Visualisierung und gemeinsame Nutzung von Daten. - Teilen Sie Visualisierungen mit anderen. Aktivitäten: - Lab 1: Looker Data Explorer—Qwik Start - Übung 2: Looker Data Studio-Qwik Start - Quiz Modul 4 - Kurszusammenfassung Themen: - Themenübersicht - Folien Zielsetzungen: - Finden Sie Ressourcen für zusätzliches Lernen und Unterstützung.Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.1 Tag595.00650.00660.00820.00950.00950.00950.00790.00950.00