Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine Learning at Scale First Edition Book Description: This book provides a comprehensive guide to Google BigQuery, a fully managed enterprise data warehouse that enables businesses to easily analyze all their data using SQL and machine learning algorithms. It covers the fundamentals of data warehousing, analytics, and machine learning, as well as the capabilities and features of BigQuery. It also includes real-world examples and case studies to help readers understand how to apply these concepts in their own organizations. Book Outline: Part I: Introduction to BigQuery 1. Introduction to BigQuery 2. Key Features and Capabilities 3. Use Cases and Applications Part II: Data Warehousing Fundamentals 1. Data Modeling and Design 2. Data Ingestion and Integration 3. Data Storage and Retrieval Part III: Analytics and Machine Learning 1. Introduction to Analytics and Machine Learning 2. Advanced Analytics and Machine Learning Techniques 3. Real-World Examples and Case Studies Part IV: Scalability and Performance 1. Scaling BigQuery for Large Datasets 2.

Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine arning at Scale First Edition Эта книга представляет собой исчерпывающее руководство по Google BigQuery, полностью управляемому корпоративному хранилищу данных, которое позволяет предприятиям легко анализировать все свои данные с помощью SQL и алгоритмов машинного обучения. Он охватывает основы хранения данных, аналитики и машинного обучения, а также возможности и функции BigQuery. Он также включает реальные примеры и тематические исследования, чтобы помочь читателям понять, как применять эти концепции в своих организациях. Структура книги: Часть I: Введение в BigQuery 1. Введение в BigQuery 2. Основные функции и возможности 3. Сценарии использования и приложения Часть II: Основы организации хранилищ данных 1. Моделирование и проектирование данных 2. Прием и интеграция данных 3. Хранение и извлечение данных Часть III: Аналитика и машинное обучение 1. Введение в аналитику и машинное обучение 2. Передовые методы аналитики и машинного обучения 3. Реальные примеры и тематические исследования Часть IV: Масштабируемость и производительность 1. Масштабирование BigQuery для больших наборов данных 2.

Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine arning at Scale First Edition Este libro es una guía exhaustiva sobre Google BigQuery totalmente administrada Almacenamiento de datos corporativo que permite a las empresas analizar todos sus datos fácilmente con SQL y algoritmos de aprendizaje automático. Cubre los conceptos básicos de almacenamiento de datos, análisis y aprendizaje automático, así como las capacidades y funciones de BigQuery. También incluye ejemplos reales y estudios de casos para ayudar a los lectores a entender cómo aplicar estos conceptos en sus organizaciones. Estructura del libro: Parte I: Introducción a BigQuery 1. Introducción a BigQuery 2. Funciones y capacidades principales 3. Escenarios de uso y aplicaciones Parte II: Fundamentos de la organización de los almacenes de datos 1. Modelado y diseño de datos 2. Recepción e integración de datos 3. Almacenamiento y recuperación de datos Parte III: Análisis y aprendizaje automático 1. Introducción a la analítica y al aprendizaje automático 2. Técnicas avanzadas de análisis y aprendizaje automático 3. Ejemplos reales y estudios de casos Parte IV: Escalabilidad y rendimiento 1. Ampliación de BigQuery para grandes conjuntos de datos 2.

Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine arning at Scale First Edition Questo libro è un manuale completo di Google BigQuery, un archivio dati aziendale completamente gestito che consente alle aziende di analizzare facilmente tutti i propri dati con SQL e algoritmi di apprendimento automatico. Include le basi di storage, analisi e apprendimento automatico, nonché le funzionalità e le funzionalità del sistema. Include anche esempi reali e studi di caso per aiutare i lettori a capire come applicare questi concetti nelle loro organizzazioni. Struttura del libro: Parte I: Introduzione al BigQuery 1. Introduzione al BigQuery 2. Funzioni e funzionalità di base 3. Scenari di utilizzo e applicazioni Parte II: Base dell'organizzazione dello storage 1. Modellazione e progettazione dei dati 2. Accezione e integrazione dei dati 3. Archiviazione e recupero dei dati Parte III: Analisi e apprendimento automatico 1. Introduzione all'analisi e all'apprendimento automatico 2. Procedure avanzate di analisi e apprendimento automatico 3. Esempi reali e studi di caso Parte IV: Scalabilità e prestazioni 1. Ridimensionamento del BigQuery per i dataset di grandi dimensioni 2.

''

Google BigQueryスケール初版での決定的なガイドデータウェアハウス分析と機械学習この本は、企業がSQLと機械学習アルゴリズムを使用してすべてのデータを簡単に分析できる完全管理されたエンタープライズデータウェアハウスであるGoogle BigQueryの包括的なガイドです。データストレージ、分析、機械学習の基本、BigQueryの機能と機能をカバーしています。また、これらの概念を組織に適用する方法を理解するための実例やケーススタディも含まれています。Book Structure： Part I： BigQueryの概要1。BigQueryの紹介2。主な機能と機能3。ユースケースとアプリケーションPart II：データウェアハウジングの基礎1。データモデリングと設計2。データ受信と統合3。データストレージと検索Part III：分析と機械学習1。アナリティクスと機械学習の紹介2。分析と機械学習のベストプラクティス3。実例とケーススタディPart IV：スケーラビリティとパフォーマンス1。大規模データセットのBigQueryスケーリング2。