Google BigQuery: Análise Avançada de Dados com SQL e BigQuery ML

O curso Google BigQuery – Análise Avançada de Dados com SQL e BigQuery ML foi desenvolvido para profissionais que já utilizam o BigQuery e desejam avançar para análises mais sofisticadas, utilizando SQL avançado, técnicas de otimização de consultas e recursos de Machine Learning diretamente no BigQuery.

30 horas Gravado Intermediário

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Google BigQuery: Análise Avançada de Dados com SQL e BigQuery ML

Engenharia de Dados

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Ao longo do curso, você aprofundará o uso de funções SQL avançadas, como window functions, expressões regulares, funções geoespaciais e manipulação avançada de datas, além de aprender a otimizar consultas por meio de particionamento, clustering e boas práticas de modelagem analítica e análise de consultas. Também serão introduzidos os fundamentos de Machine Learning e o uso do BigQuery ML para criação, avaliação e aplicação de modelos preditivos sem a necessidade de ferramentas externas. O curso combina conceito, prática e casos de uso reais, capacitando o participante a aplicar o BigQuery em cenários de Data Warehouse analítico, análises avançadas e projetos de dados orientados a negócio.

Módulos do Curso

Introdução a Window Functions Funções SQL Avançadas no BigQuery
Funções RANK: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK e outras Funções SQL Avançadas no BigQuery
Funções VALUE: FIRST_VALUE, LAST_VALUE e outras Funções SQL Avançadas no BigQuery
Funções AGGREGATE Funções SQL Avançadas no BigQuery
Funções geoespaciais no BigQuery Funções SQL Avançadas no BigQuery
Funções de formatação: números e texto Funções SQL Avançadas no BigQuery
Funções de data e hora Funções SQL Avançadas no BigQuery
Expressões regulares (REGEXP) Funções SQL Avançadas no BigQuery

Estratégias de Otimização de Consultas Técnicas de Otimização de Consultas
Otimização Física de Dados Técnicas de Otimização de Consultas
Clustering de tabelas Técnicas de Otimização de Consultas
Particionamento de tabelas Técnicas de Otimização de Consultas
Otimização Lógica – Boas Práticas de SQL (BigQuery) Técnicas de Otimização de Consultas
Análise do plano de execução Técnicas de Otimização de Consultas
Visão Geral do BI Engine Técnicas de Otimização de Consultas
Otimização de consulta: casos de uso Técnicas de Otimização de Consultas

O que é Machine Learning Fundamentos de Machine Learning
Tipos de aprendizado de máquina Fundamentos de Machine Learning
Algoritmos de Machine Learning Fundamentos de Machine Learning
Conceitos de estatística e matemática Fundamentos de Machine Learning
Métricas de classificação Fundamentos de Machine Learning
Métricas de regressão Fundamentos de Machine Learning
Métricas de clusterização Fundamentos de Machine Learning

O que é o BigQuery ML Introdução ao BigQuery ML
Modelos suportados no BigQuery ML Introdução ao BigQuery ML
Criação de Modelos pela Interface Gráfica Introdução ao BigQuery ML
Criação de Modelos com CREATE MODEL Introdução ao BigQuery ML
Avaliação de Modelos com ML.EVALUATE Introdução ao BigQuery ML
Inferência de Modelos com ML.PREDICT Introdução ao BigQuery ML

Classificação no BigQuery ML Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Avaliação de Modelos de Classificação Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Regressão no BigQuery ML Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Avaliação de Modelos de Regressão Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Séries Temporais com ARIMA_PLUS Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Avaliação de Modelos de Séries Temporais Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Clusterização com K-Means Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML
Avaliação de Modelos de Clusterização Construção e Avaliação de Modelos com BigQuery ML