Esta aula destina-se ao seguinte público:
- Analistas de dados, analistas de negócios, profissionais de inteligência de negócios
- Engenheiros de dados em nuvem que farão parceria com analistas de dados para criar soluções de dados escalonáveis no Google Cloud Platform
Quer saber como consultar e processar petabytes de dados em segundos? Curioso sobre a análise de dados que faz escalonamento automático à medida que seus dados crescem? Bem-vindo ao curso “Insights de dados”. Esta aula de três dias ministrada por um instrutor ensina aos participantes do curso como receber insights por meio da análise e visualização de dados usando o Google Cloud Platform. Neste curso, são apresentados cenários interativos e laboratórios práticos em que os participantes exploram, minam, carregam, visualizam e extraem insights de diversos conjuntos de dados do Google BigQuery. Abordamos carregamento de dados, consulta, modelagem de esquemas, otimização do desempenho, preço das consultas, visualização de dados e machine learning.
Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades:
- Receber insights de dados usando as ferramentas de análise e visualização no Google Cloud Platform.
- Consultar conjuntos de dados de maneira interativa usando o Google BigQuery.
- Carregar, limpar e transformar dados em escala.
- Visualizar dados usando o Google Data Studio e outras plataformas de terceiros.
- Distinguir entre análises exploratórias e explicativas e quando usar cada abordagem.
- Explorar novos conjuntos de dados e descobrir insights ocultos com rapidez e eficácia.
- Otimizar modelos de dados e consultas para preço e desempenho.
Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam atender aos seguintes critérios:
- Proficiência básica em ANSI SQL
3 dias – 24 horas aula – Online ao Vivo
Antes e depois: análise de dados escalonáveis na nuvem
Tópicos abordados
- Destaques dos desafios enfrentados pelos analistas de dados.
- Comparação do Big Data no local vs. na nuvem.
- Aprenda com casos de uso reais de empresas transformadas por meio do Analytics na nuvem.
- Navegação pelos itens básicos do projeto do Google Cloud Platform.
- Laboratório: Primeiros passos com o Google Cloud Platform.
Aperfeiçoe as ferramentas no seu kit de ferramentas de analista de dados.
Tópicos abordados
- Instruções para tarefas de análise de dados, desafios e introdução às ferramentas de dados do Google Cloud Platform
- Demonstração: Análise de 10 bilhões de registros com o Google BigQuery
- Investigação de nove recursos fundamentais do Google BigQuery
- Comparação das ferramentas do GCP para analistas, cientistas de dados e engenheiros de dados
- Laboratório: Investigação de conjuntos de dados com o Google BigQuery
Familiarize-se com o Google BigQuery e aprenda as práticas recomendadas de SQL.
Tópicos abordados
- Comparação de técnicas comuns de exploração de dados
- Aprenda a codificar SQL padrão de alta qualidade
- Investigação dos conjuntos de dados públicos do Google BigQuery
- Pré-visualização: Google Data Studio
- Laboratório: Solução de erros comuns de SQL
Calcule os custos de armazenamento e consulta do Google BigQuery.
Tópicos abordados
- Instruções sobre jobs do BigQuery
- Cálculo do preço do BigQuery: armazenamento, consulta e custos de streaming
- Otimização de consultas em relação ao custo
- Laboratório: Cálculo do preço do Google BigQuery
Use Wrangle para transformar seus dados brutos em um conjunto de dados mais limpo e rico.
Tópicos abordados
- Análise dos cinco princípios da integridade do conjunto de dados
- Caracterização da forma e do desvio do conjunto de dados
- Limpeza e transformação de dados usando SQL
- Limpeza e transformação de dados usando uma nova IU: introdução ao Cloud Dataprep
- Laboratório: Explorar e modelar dados com o Cloud Dataprep
Crie novas tabelas e exporte resultados.
Tópicos abordados
- Comparação de tabelas permanentes com temporárias
- Resgate e exportação de resultados da consulta
- Pré-visualização de desempenho: cache de consulta
- Laboratório: Como criar novas tabelas permanentes
Transfira seus dados para a nuvem.
Tópicos abordados
- Consulta a fontes de dados externas
- Prevenção contra armadilhas de ingestão de dados
- Ingestão de novos dados em tabelas permanentes
- Discussão sobre inserções de streaming
- Laboratório: Como ingerir e consultar novos conjuntos de dados
Explore e explique com eficiência seus dados por meio da visualização.
Tópicos abordados
- Visão geral dos princípios de visualização de dados
- Abordagens de análise exploratória e explanatória
- Demonstração: IU do Google Data Studio
- Conexão do Google Data Studio ao Google BigQuery
- Laboratório: Como explorar um conjunto de dados no Google Data Studio
Combine e enriqueça seus conjuntos de dados com mais dados.
Tópicos abordados
- Mesclagem de tabelas de dados históricos com UNION
- Introdução a curingas de tabela para mesclagens fáceis
- Revisão de esquemas de dados: vinculação de dados em várias tabelas
- Instruções sobre exemplos e armadilhas com JOIN
- Laboratório: Como fazer Join e Union em dados de várias tabelas
Aprofunde seu conhecimento sobre a escrita avançada de consultas com o Google BigQuery.
Tópicos abordados
- Revisão das instruções de caso SQL
- Introdução às funções da janela analítica
- Proteção de dados com criptografia de campo unidirecional
- Discussão de projeto de subconsulta e CTEs efetivos
- Comparação de UDFs SQL e JavaScript
- Laboratório: Como receber insights com funções SQL avançadas
Modele seus conjuntos de dados para escalonamento no Google BigQuery.
Tópicos abordados
- Comparação do Google BigQuery com a arquitetura tradicional de dados do RDBMS
- Normalização e desnormalização: vantagens e desvantagens sobre o desempenho
- Revisão do esquema: o bom, o ruim e o feio
- Matrizes e dados aninhados no Google BigQuery
- Laboratório: Como consultar dados repetidos e aninhados
Crie painéis do Pixel-Perfect.
Tópicos abordados
- Como criar instruções CASE e campos calculados.
- Como evitar armadilhas de desempenho com considerações sobre o cache.
- Como compartilhar painéis e discussão de considerações sobre acesso a dados.
Solucione e resolva problemas de desempenho na consulta
Tópicos abordados
- Evite as armadilhas de desempenho do Google BigQuery.
- Prevenção contra uso excessivo dos pontos de acesso nos seus dados.
- Diagnóstico de problemas de desempenho com o mapa de explicação de consulta.
- Laboratório: Como otimizar e solucionar problemas de desempenho de consultas.
Pense, analise e compartilhe insights como um cientista de dados.
Tópicos abordados
- Introdução ao Cloud Datalab.
- Notebooks e células do Cloud Datalab.
- Benefícios do Cloud Datalab.
Mantenha o máximo de segurança na nuvem.
Tópicos abordados
- Comparação de papéis do conjunto de dados do IAM e do BigQuery.
- Evite as armadilhas de acesso.
- Revisão de membros, papéis, organizações, administração de contas e contas de serviço.
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