How to Write a Quality Assurance Resume (Step-by-Step with Examples)
November 29, 2023
Article
Découvrir les fonctions SQL avancées dans BigQuery
Comparer la manière dont BigQuery a été conçu pour faire face aux limitations de scaling avec la façon dont les bases de données ont évolué
Identifier les opérations de base ayant un impact sur les performances de BigQuery et les moyens d'optimiser les requêtes pour gagner en rapidité
Identifier les outils Google Cloud et BigQuery mis à votre disposition pour gérer les autorisations et partager vos données
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Le troisième cours de cette série s'intitule ""Achieving Advanced Insights with BigQuery"". Notre objectif est ici d'approfondir vos connaissances en SQL en abordant en détail les fonctions avancées et en vous apprenant à décomposer les requêtes complexes en étapes faciles à gérer.
Nous allons étudier l'architecture interne de BigQuery (stockage segmenté basé sur des colonnes), ainsi que des concepts SQL avancés tels que les champs imbriqués et répétés, en utilisant pour cela des objets ARRAY et STRUCT. Pour finir, nous verrons comment optimiser les performances de vos requêtes et sécuriser vos données à l'aide des vues autorisées. Une fois que vous aurez terminé ce cours, inscrivez-vous au cours ""Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud"".
Présentation des points abordés dans ce cours
Approfondissez vos connaissances sur SQL dans BigQuery en apprenant des fonctions plus avancées, telles que les fonctions d'approximation statistique, les requêtes de fenêtrage analytique, les fonctions définies par l'utilisateur et les clauses WITH.
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Découvrez comment les bases de données traditionnelles ont évolué pour s'adapter aux volumes des ensembles de données, et comparez cela avec la manière dont BigQuery a été conçu pour faire face aux limitations de scaling. Examinez en détail les champs imbriqués et répétés, qui sont des composants essentiels des structures de données BigQuery dénormalisées.
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Découvrez les opérations de base ayant un impact sur les performances de BigQuery et les moyens d'optimiser les requêtes pour qu'elles s'exécutent plus rapidement.
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Découvrez Vertex AI Workbench, un outil essentiel du kit pour les data scientists, qui favorise la collaboration entre analystes grâce à des notebooks cloud évolutifs.
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Toute organisation se doit d'assurer la sécurité des ensembles de données BigQuery et d'en faciliter le partage. Découvrez les outils Google Cloud et BigQuery mis à votre disposition pour gérer les autorisations et partager vos données.
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Synthèse des points essentiels abordés durant le cours
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