BigQuery per il Data Engineering: Internals e Ottimizzazione delle Query

Man mano che i volumi di dati crescono, i database tradizionali faticano a tenere il passo con le esigenze analitiche. BigQuery offre una soluzione di data warehousing serverless e altamente scalabile, ma utilizzarlo in modo efficiente richiede una solida comprensione di come elabora e archivia i dati. Questo corso basato su testo ti porta dai concetti fondamentali alle tecniche avanzate di data engineering, mostrandoti come progettare, interrogare e ottimizzare set di dati su larga scala. Attraverso spiegazioni chiare ed esempi di codice scritto, passerai dalle query di base alla gestione di pipeline di dati pronte per la produzione. Acquisirai una profonda comprensione di come BigQuery separa storage e compute, permettendoti di scrivere query che vengono eseguite più velocemente e costano meno. Cosa imparerai: - Comprendere l'architettura disaccoppiata di storage e compute di BigQuery per scrivere query economicamente vantaggiose - Configurare tabelle partizionate e clusterizzate per ottimizzare le prestazioni delle query e ridurre il volume di dati scansionati - Scrivere query SQL avanzate utilizzando campi annidati e ripetuti, inclusi structs e arrays - Interagire con BigQuery programmaticamente utilizzando l'interfaccia a riga di comando e la libreria client Python - Praticare strategie di controllo dei costi utilizzando query dry run, impostazioni di massimo bytes fatturati e piani di esecuzione - Applicare pratiche moderne di data engineering, inclusa la progettazione dello schema per carichi di lavoro analitici e la gestione di fonti di dati esterne Il tuo percorso di apprendimento inizia con la terminologia di base, le definizioni architettoniche e le tecniche di caricamento dati di base. Da lì, progredirai verso esercizi pratici di ottimizzazione SQL, modelli di progettazione dello schema e automazione programmatica utilizzando Python. Questo corso è progettato per aspiranti data engineer, amministratori di database e data analyst che desiderano lavorare con set di dati massivi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con BigQuery, sebbene sia consigliata una familiarità di base con SQL standard. Inizia a leggere oggi per costruire data warehouse veloci, scalabili ed economicamente vantaggiosi con BigQuery.