Door een land te kiezen zie je de cursussen in jouw regio.
⏱ 2 u 54 min📚 29 lessen
BigQuery voor data-engineering: interne functies en queryoptimalisatie
Begrijp de BigQuery-architectuur, schrijf geoptimaliseerde SQL-query's en beheer big data-pijplijnen met de console, de opdrachtregel en Python.
💬AI-instructeur Stel vragen over elke les en krijg altijd meteen een duidelijk antwoord.
🕐Begin wanneer je wilt Geen roosters of deadlines — leer in je eigen tempo, wanneer het jou uitkomt.
🌐In het Nederlands Lessen, opdrachten en certificaat — alles volledig in jouw taal.
Over deze cursus
Naarmate de datavolumes toenemen, hebben traditionele databases moeite om de analytische vereisten bij te houden.BigQuery biedt een serverloze, zeer schaalbare datawarehousing-oplossing, maar om deze efficiënt te gebruiken, is een goed begrip van hoe de gegevens worden verwerkt en opgeslagen vereist. Deze tekstgebaseerde cursus leidt u van basisconcepten naar geavanceerde data-engineeringtechnieken en laat u zien hoe u grootschalige datasets kunt ontwerpen, opvragen en optimaliseren.
Met behulp van duidelijke uitleg en geschreven codevoorbeelden ga je van basisquery's over naar het beheren van productieklare gegevenspijplijnen. Je krijgt een diepgaand inzicht in hoe BigQuery opslag en berekening scheidt. Zo kun je query's schrijven die sneller en goedkoper worden uitgevoerd.
Wat je leert:
- Begrijp de ontkoppelde opslag- en rekenarchitectuur van BigQuery om kosteneffectieve query's te schrijven
- Configureer gepartitioneerde en geclusterde tabellen om de queryprestaties te optimaliseren en het gescande gegevensvolume te verminderen
- Schrijf geavanceerde SQL-query's met geneste en herhaalde velden, inclusief structs en arrays
- Interactie met BigQuery programmatisch met behulp van de opdrachtregelinterface en de Python-clientbibliotheek
- Oefen kostenbeheersingsstrategieën met behulp van query-droge runs, maximale bytes gefactureerde instellingen en uitvoeringsplannen
- Pas moderne data engineering-praktijken toe, inclusief schema-ontwerp voor analytische workloads en het omgaan met externe gegevensbronnen
Je leertraject begint met kernterminologie, architectuurdefinities en basistechnieken voor het laden van gegevens.Van daaruit ga je verder met praktische SQL-optimalisatie-oefeningen, schema-ontwerppatronen en programmatische automatisering met behulp van Python.
Deze cursus is bedoeld voor aspirant-data-engineers, databasebeheerders en data-analisten die willen werken met enorme datasets.Ervaring met BigQuery is niet vereist, maar een basiskennis van standaard SQL wordt aanbevolen.
Lees vandaag nog verder om snelle, schaalbare en kostenefficiënte datawarehouses te bouwen met BigQuery.
Wat je krijgt
📜Voltooiingscertificaat Voeg toe aan je LinkedIn-profiel
💬Persoonlijke AI-tutor Vastgelopen bij een les? Vraag je ingebouwde tutor op elk moment van alles.
♾️Levenslange toegang Kom altijd terug, geen einddatum
📱Telefoon of computer Werkt overal, op elk apparaat
💸14 dagen retour Geen vragen
⚡Kort en gericht 2 u 54 min praktische inhoud
Voltooiingscertificaat
Elke cursus die je op PickAClass afrondt geeft zo'n certificaat — origineel, met eigen code, verifieerbaar via URL en gedetailleerd over wat echt is aangetoond.
P
PickAClass
Vaardighedenprofiel · verifieerbaar
Document
Certificaat van Meesterschap
Dit verklaart dat
Voornaam Achternaam
heeft met succes beheersing aangetoond van
BigQuery voor data-engineering: interne functies en queryoptimalisatie
Aangetoonde vaardigheden
✓
Analyse van gedragspatronen
Fundamenteel
1.2 u
✓
Besluitvormingsarchitectuur-frameworks
Vaardig
1.4 u
✓
A/B-testontwerp
Vaardig
1.7 u
✓
Gedragsgeoriënteerd copywriting
Gevorderd
1.9 u
P
PickAClass — Voornaam Achternaam
BigQuery voor data-engineering: interne functies en queryoptimalisatie