GCPDI - From Data to Insights with Google Cloud Platform

Thời lượng: 03 ngày

Trainocate Vietnam - Google Cloud Partner cung cấp khoá học này sử dụng các bài giảng, bản demo và phòng thí nghiệm thực hành để dạy bạn những kiến ​​thức cơ bản về BigQuery, bao gồm cách tạo đường ống chuyển đổi dữ liệu, xây dựng bảng thông tin BI, thu thập dữ liệu mới và thiết kế lược đồ ở quy mô lớn.

Làm quen với Google Cloud Platform thông qua lộ trình học Google Cloud

• Có được thông tin chi tiết từ dữ liệu bằng các công cụ phân tích và trực quan hóa trên Google Cloud Platform
• Tải, dọn dẹp và chuyển đổi dữ liệu ở quy mô lớn bằng Google Cloud Dataprep
• Khám phá và trực quan hóa dữ liệu bằng Google Data Studio
• Khắc phục sự cố, tối ưu hóa và viết các truy vấn hiệu suất cao
• Thực hành với các API ML được xây dựng sẵn để hiểu hình ảnh và văn bản
• Đào tạo các mô hình ML phân loại và dự báo bằng SQL với BQML
   

Mô-đun 1: Giới thiệu về Dữ liệu trên Nền tảng Google Cloud

• Nêu bật những Thách thức về Phân tích mà Nhà phân tích Dữ liệu phải Đối mặt.
• So sánh Dữ liệu lớn Tại chỗ với trên Đám mây.
• Học hỏi từ các Trường hợp Sử dụng Thực tế của các Công ty được Chuyển đổi thông qua Phân tích trên Đám mây.
• Điều hướng Cơ bản về Dự án Nền tảng Google Cloud.
• Phòng thí nghiệm: Bắt đầu với Nền tảng Google Cloud.

Mô-đun 2: Tổng quan về Công cụ Dữ liệu lớn

• Hướng dẫn Nhiệm vụ, Thách thức của Nhà phân tích Dữ liệu và Giới thiệu Công cụ Dữ liệu Nền tảng Google Cloud.
• Bản demo: Phân tích 10 Tỷ Bản ghi bằng Google BigQuery.
• Khám phá 9 Tính năng Cơ bản của Google BigQuery.
• So sánh Công cụ GCP dành cho Nhà phân tích, Nhà khoa học Dữ liệu và Kỹ sư Dữ liệu.
• Phòng thí nghiệm: Khám phá Bộ dữ liệu bằng Google BigQuery.

Mô-đun 3: Khám phá Dữ liệu của bạn bằng SQL

• So sánh các Kỹ thuật Khám phá Dữ liệu Phổ biến.
• Tìm hiểu Cách Viết mã SQL Chuẩn Chất lượng Cao.
• Khám phá Bộ dữ liệu Công khai của Google BigQuery.
• Xem trước Hình ảnh: Google Data Studio.
• Phòng thí nghiệm: Khắc phục Lỗi SQL Phổ biến.

Mô-đun 4: Định giá Google BigQuery

• Hướng dẫn về công việc BigQuery.
• Tính toán định giá BigQuery: Chi phí lưu trữ, truy vấn và phát trực tuyến.
• Tối ưu hóa truy vấn để tiết kiệm chi phí.
• Thực hành: Tính toán định giá Google BigQuery.

Mô-đun 5: Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu của bạn

• Kiểm tra 5 nguyên tắc về tính toàn vẹn của tập dữ liệu.
• Đặc điểm hình dạng và độ lệch của tập dữ liệu.
• Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bằng SQL.
• Làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bằng giao diện người dùng mới: Giới thiệu về Cloud Dataprep.
• Thực hành: Khám phá và định hình dữ liệu bằng Cloud Dataprep.

Mô-đun 6: Lưu trữ và xuất dữ liệu

• So sánh bảng cố định và bảng tạm thời.
• Lưu và xuất kết quả truy vấn.
• Xem trước hiệu suất: Bộ đệm truy vấn.
• Thực hành: Tạo bảng cố định mới.

Mô-đun 7: Nhập tập dữ liệu mới vào Google BigQuery

• Truy vấn từ nguồn dữ liệu bên ngoài.
• Tránh các cạm bẫy khi nhập dữ liệu.
• Nhập dữ liệu mới vào bảng cố định.
• Thảo luận về chèn luồng.
• Thực hành: Nhập và truy vấn tập dữ liệu mới.

Mô-đun 8: Trực quan hóa dữ liệu

• Tổng quan về các nguyên tắc trực quan hóa dữ liệu.
• Các phương pháp phân tích khám phá so với phương pháp phân tích giải thích.
• Bản demo: Giao diện người dùng Google Data Studio.
• Kết nối Google Data Studio với Google BigQuery.
• Thực hành: Khám phá một tập dữ liệu trong Google Data Studio.

Mô-đun 9: Nối và hợp nhất các tập dữ liệu

• Hợp nhất các bảng dữ liệu lịch sử bằng UNION.
• Giới thiệu ký tự đại diện bảng để hợp nhất dễ dàng.
• Xem lại sơ đồ dữ liệu: Liên kết dữ liệu trên nhiều bảng.
• Hướng dẫn từng ví dụ và cạm bẫy của JOIN.
• Thực hành: Nối và hợp nhất dữ liệu từ nhiều bảng.

Mô-đun 10: Các hàm và mệnh đề nâng cao

• Xem lại các câu lệnh SQL Case.
• Giới thiệu các hàm cửa sổ phân tích.
• Bảo vệ dữ liệu bằng mã hóa trường một chiều.
• Thảo luận về thiết kế truy vấn phụ và CTE hiệu quả.
• So sánh các UDF của SQL và Javascript.
• Thực hành: Trích xuất thông tin chi tiết bằng các hàm SQL nâng cao.

Mô-đun 11: Thiết kế sơ đồ và cấu trúc dữ liệu lồng nhau

• So sánh Google BigQuery với kiến ​​trúc dữ liệu RDBMS truyền thống.
• Chuẩn hóa so với phi chuẩn hóa: Đánh đổi hiệu suất.
• Đánh giá sơ đồ: Cái tốt, cái xấu và cái tệ.
• Mảng và dữ liệu lồng nhau trong Google BigQuery.
• Thực hành: Truy vấn dữ liệu lồng nhau và dữ liệu lặp lại.

Mô-đun 12: Trực quan hóa nhiều hơn với Google Data Studio

• Tạo câu lệnh trường hợp và trường được tính toán.
• Tránh bẫy hiệu suất bằng các cân nhắc về bộ nhớ đệm.
• Chia sẻ bảng điều khiển và thảo luận về các cân nhắc về quyền truy cập dữ liệu.

Mô-đun 13: Tối ưu hóa hiệu suất

• Tránh bẫy hiệu suất của Google BigQuery.
• Ngăn chặn điểm nóng trong dữ liệu của bạn.
• Chẩn đoán sự cố hiệu suất bằng bản đồ Giải thích truy vấn.
• Thực hành: Tối ưu hóa và khắc phục sự cố hiệu suất truy vấn.

Mô-đun 14: Truy cập dữ liệu

• So sánh các vai trò của IAM và BigQuery Dataset.
• Tránh bẫy truy cập.
• Xem lại thành viên, vai trò, tổ chức, quản trị tài khoản và tài khoản dịch vụ.

Mô-đun 15: Sổ ghi chép trên đám mây

• Phòng thí nghiệm dữ liệu đám mây.
• Compute Engine và lưu trữ đám mây.
• Thực hành: Thuê máy ảo để xử lý dữ liệu động đất.
• Phân tích dữ liệu với BigQuery.

Mô-đun 16: Google thực hiện Học máy như thế nào

• Giới thiệu về Học máy dành cho các nhà phân tích.
• Thực hành với API ML được đào tạo trước để hiểu hình ảnh và văn bản.
• Phòng thí nghiệm: API ML được đào tạo trước.

Mô-đun 17: Áp dụng Học máy vào Bộ dữ liệu của bạn (BQML)

• Xây dựng bộ dữ liệu Học máy và phân tích các tính năng.
• Tạo mô hình phân loại và dự báo với BQML.
• Phòng thí nghiệm: Dự đoán Mua hàng của Khách bằng Mô hình Phân loại trong BQML.
• Phòng thí nghiệm: Dự đoán Giá cước Taxi bằng Mô hình Dự báo ML của BigQuery.

• Các nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, chuyên gia tình báo kinh doanh.

Để tận dụng tối đa khóa học này, người tham gia nên có:

• Thành thạo cơ bản về ANSI SQL

Khóa học này không đi kèm đến bất kỳ chứng nhận nào.

Hãy liên hệ qua Fanpage Trainocate Vietnam để nhận thêm thông tin thi chứng chỉ Google Cloud.

Tìm hiểu thêm về các khóa học Google Cloud tại Trainocate Vietnam nhé!