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<!DOCTYPE FL_Course SYSTEM "https://www.flane.de/dtd/fl_course095.dtd"><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://portal.flane.ch/css/xml-course.xsl"?><course productid="33336" language="de" source="https://portal.flane.ch/swisscom/xml-course/google-msubq" lastchanged="2025-09-30T15:51:13+02:00" parent="https://portal.flane.ch/swisscom/xml-courses"><title>Migrating Snowflake Users to BigQuery</title><productcode>MSUBQ</productcode><vendorcode>GO</vendorcode><vendorname>Google</vendorname><fullproductcode>GO-MSUBQ</fullproductcode><version>1.0</version><objective>&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Vergleich der Architektur und Bereitstellung von Ressourcen in Snowflake und BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Konfigurieren von Datens&amp;auml;tzen und Tabellen in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Zuordnung von Datentypen in Snowflake zu Datentypen in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Mapping und Optimierung von Schemata von Snowflake auf BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;SQL-&amp;Uuml;bersetzung von Snowflake zu BigQuery&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</objective><essentials>&lt;p&gt;Abschluss eines Kurses zur Einf&amp;uuml;hrung in BigQuery (z. B. &amp;quot;From Data to Insights with Google Cloud&amp;quot;) oder gleichwertige Erfahrung mit BigQuery.&lt;/p&gt;</essentials><audience>&lt;p&gt;Derzeitige Nutzer von Snowflake (Dateningenieure, Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler), die zu BigQuery migrieren.&lt;/p&gt;</audience><outline>&lt;h4&gt;Modul 1 - Verst&amp;auml;ndnis der BigQuery-Architektur&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Kurze Erinnerung an die Snowflake-Architektur&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&amp;Uuml;berblick &amp;uuml;ber die BigQuery-Architektur&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;BigQuery-Steckpl&amp;auml;tze&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Verwaltung der Arbeitslast in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h4&gt;Modul 2 - Erstellen von Datens&amp;auml;tzen und Tabellen in BigQuery&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Ressourcenhierarchie in Snowflake&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Ressourcenhierarchie in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Erstellen von Ressourcen in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Gemeinsame Nutzung von Ressourcen in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&amp;Uuml;bung: Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h4&gt;Modul 3 - Abbildung von Datentypen&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Wie Datentypen von Snowflake zu BigQuery zugeordnet werden&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Verstehen von Datentypen, die f&amp;uuml;r BigQuery einzigartig sind&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h4&gt;Modul 4 - Schema-Zuordnung und -Optimierung&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;Schema-Definitionen in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Partitionierung in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;Clustering in BigQuery&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&amp;Uuml;bung: Schema-Migration zu BigQuery&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;&lt;h4&gt;Modul 5 - SQL-&amp;Uuml;bersetzung von Snowflake zu BigQuery&lt;/h4&gt;&lt;ul&gt;
&lt;li&gt;SELECT-Anweisungen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;DML-Anweisungen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;DDL-Anweisungen&lt;/li&gt;&lt;li&gt;UDFs und Prozeduren&lt;/li&gt;&lt;li&gt;&amp;Uuml;bung: SQL f&amp;uuml;r BigQuery schreiben&lt;/li&gt;&lt;/ul&gt;</outline><comments>&lt;p&gt;&lt;em&gt;Dieser Text wurde automatisiert &amp;uuml;bersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte &lt;span class=&quot;cms-link-marked&quot;&gt;&lt;a class=&quot;fl-href-prod&quot; href=&quot;/swisscom/en/course/google-msubq&quot;&gt;&lt;svg role=&quot;img&quot; aria-hidden=&quot;true&quot; focusable=&quot;false&quot; data-nosnippet class=&quot;cms-linkmark&quot;&gt;&lt;use xlink:href=&quot;/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark&quot;&gt;&lt;/use&gt;&lt;/svg&gt;hier&lt;/a&gt;&lt;/span&gt;.&lt;/em&gt;&lt;/p&gt;</comments><objective_plain>- Vergleich der Architektur und Bereitstellung von Ressourcen in Snowflake und BigQuery
- Konfigurieren von Datensätzen und Tabellen in BigQuery
- Zuordnung von Datentypen in Snowflake zu Datentypen in BigQuery
- Mapping und Optimierung von Schemata von Snowflake auf BigQuery
- SQL-Übersetzung von Snowflake zu BigQuery</objective_plain><essentials_plain>Abschluss eines Kurses zur Einführung in BigQuery (z. B. &quot;From Data to Insights with Google Cloud&quot;) oder gleichwertige Erfahrung mit BigQuery.</essentials_plain><audience_plain>Derzeitige Nutzer von Snowflake (Dateningenieure, Datenanalysten, Datenwissenschaftler, Anwendungsentwickler), die zu BigQuery migrieren.</audience_plain><outline_plain>Modul 1 - Verständnis der BigQuery-Architektur


- Kurze Erinnerung an die Snowflake-Architektur
- Überblick über die BigQuery-Architektur
- Trennung von Datenverarbeitung und Speicherung in BigQuery
- BigQuery-Steckplätze
- Verwaltung der Arbeitslast in BigQuery
Modul 2 - Erstellen von Datensätzen und Tabellen in BigQuery


- Ressourcenhierarchie in Snowflake
- Ressourcenhierarchie in BigQuery
- Erstellen von Ressourcen in BigQuery
- Gemeinsame Nutzung von Ressourcen in BigQuery
- Übung: Bereitstellung und Verwaltung von Ressourcen in BigQuery
Modul 3 - Abbildung von Datentypen


- Wie Datentypen von Snowflake zu BigQuery zugeordnet werden
- Verstehen von Datentypen, die für BigQuery einzigartig sind
Modul 4 - Schema-Zuordnung und -Optimierung


- Schema-Definitionen in BigQuery
- Partitionierung in BigQuery
- Clustering in BigQuery
- Übung: Schema-Migration zu BigQuery
Modul 5 - SQL-Übersetzung von Snowflake zu BigQuery


- SELECT-Anweisungen
- DML-Anweisungen
- DDL-Anweisungen
- UDFs und Prozeduren
- Übung: SQL für BigQuery schreiben</outline_plain><comments_plain>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.</comments_plain><duration unit="d" days="1">1 Tag</duration><pricelist><price country="US" currency="USD">595.00</price><price country="CH" currency="CHF">850.00</price><price country="GB" currency="GBP">660.00</price><price country="AT" currency="EUR">950.00</price><price country="SE" currency="EUR">950.00</price><price country="DE" currency="EUR">950.00</price><price country="FR" currency="EUR">790.00</price></pricelist><miles/></course>