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Redshift 전문가를 위한 BigQuery 기초

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Redshift 전문가를 위한 BigQuery 기초

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • BigQuery의 아키텍처, 리소스 프로비저닝, 데이터 정의 모델을 설명합니다.

  • 권장사항에 따라 BigQuery 데이터 애셋을 만들고 보호하며 공유합니다.

  • BigQuery에서 스키마를 설계하고 데이터를 수집하기 위한 일반적인 패턴과 권장사항을 구현합니다.

  • 권장사항에 따라 BigQuery에서 쿼리 성능을 최적화하고 비용을 관리합니다.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Identity and Access Management
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Database Management
  • Kategorie: Database Design
  • Kategorie: Data Sharing
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Access
  • Kategorie: Database Architecture and Administration
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Data Modeling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Query Languages
  • Kategorie: Role-Based Access Control (RBAC)
  • Kategorie: Amazon Redshift

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April 2026

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In diesem Kurs gibt es 7 Module

이 입문 모듈에서는 BigQuery가 슬롯을 활용하여 SQL 쿼리를 실행하는 방법과 BigQuery의 워크로드 관리를 포함해 BigQuery 아키텍처 및 리소스 프로비저닝의 주요 세부정보를 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 아키텍처 및 리소스 프로비저닝의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery를 시작할 수 있도록 안내합니다.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

이 모듈에서는 BigQuery에서 데이터 세트와 테이블을 만드는 방법을 포함해 BigQuery의 리소스 계층 구조와 데이터 정의 모델에 대한 주요 세부정보를 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 리소스 계층 구조 및 기본 데이터 유형의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터 작업을 시작할 수 있도록 안내합니다.

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1 Aufgabe1 Plug-in

이 모듈에서는 BigQuery의 데이터 세트와 테이블에 역할과 권한이 적용되는 방식을 비롯해 Google Cloud Identity and Access Management(IAM) 모델의 주요 세부정보를 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 역할 및 권한의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터를 보호하고 공유할 수 있도록 안내합니다.

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1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

이 모듈에서는 일괄 데이터 로드, 스트리밍 수집, 외부 데이터 소스 쿼리 등 BigQuery로 데이터를 수집하는 기본 옵션과 권장사항을 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 데이터 수집 옵션의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터를 읽고 로드할 수 있도록 안내합니다.

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1 Aufgabe1 Plug-in

이 모듈에서는 중첩되고 반복되는 필드, 파티셔닝, 클러스터링의 사용을 비롯해 BigQuery에서 테이블 스키마를 설계하고 최적화하기 위한 일반적인 패턴과 권장사항을 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 스키마 사용 및 설계의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터를 구조화하고 최적화할 수 있도록 안내합니다.

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1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

이 모듈에서는 BigQuery에서 사용되는 Google 표준 SQL 언어의 주요 기능과 작업, BigQuery의 쿼리 성능 최적화 및 비용 관리 권장사항을 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 SQL 언어 및 기능의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 쿼리를 실행하고 최적화할 수 있도록 안내합니다.

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1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

모든 모듈에 대한 학습자 PDF 링크

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