Google BigQuery in de Praktijk

Google BigQuery in de Praktijk


Deze workshop toont u hoe BigQuery, Google's enterprise datawarehouse oplossing, grootschalige data-analyse toegankelijk maakt voor iedereen tegen zeer lage kosten

23-24 June 2021 (9-17u CEST)
Locatie: Live Online Event (@YOUR DIGITAL WORKPLACE)
Gepresenteerd in het Nederlands door Geert Van Landeghem
Prijs: 990 EUR (excl. 21% BTW)

This event is history, please check out the NEXT SESSION

Check out our related in-house workshops:

 Leerdoelen

Waarom mag u deze workshop over Google BigQuery niet missen ?

BigQuery is een serverless, zeer schaalbaar en kost-effectief enterprise data warehouse dat ondertussen beschikbaar is op meerdere cloud platformen, inclusief natuurlijk het Google Cloud Platform.

Google's enterprise data warehouse werd ontworpen om large-scale data analyse toegankelijk te maken voor iedereen, van profielen die data goed beheersen zoals engineers en data scientists, tot minder technische profielen zoals bouwers van rapporten en dashboard en business analysten.

Wij zullen tonen hoe BigQuery u helpt om waardevolle inzichten te halen uit uw data, of het nu log files zijn boordevol data van duizenden retail systemen of IoT datastromen uit miljoenen sensoren.

Indien uw bedrijf data-gedreven wil worden, moet het grote volumes aan data analyseren, zowel uit uw warehouse-architectuur of uit Hadoop clusters, hetzij on-premise of in de cloud. Heel snel zal u hierbij problemen krijgen met schaalbaarheid, onderhoudbaarheid, upgrades en licentiekosten. Als je moeite hebt met het vinden van de benodigde vaardigheden en budgetten voor het beheren van een schaalbare setup, dan is een cloudgegevensplatform zoals BigQuery misschien het antwoord.

Zeg vaarwel tegen datasilo's, enorme licentiekosten, infrastructuuronderhoud en upgrades, en begin met het analyseren van al je data.

Omdat BigQuery een serverloze rekenarchitectuur is die rekenkracht en opslag ontkoppelt, kunnen verschillende lagen van de architectuur onafhankelijk presteren en schalen, wat gegevensontwikkelaars ook flexibiliteit geeft in ontwerp en implementatie.

Deze tweedaagse workshop laat zien hoe en waarom BigQuery één van de beste platforms is geworden voor het analyseren van en leren uit gegevens. Krachtige functies zijn onder meer standaard SQL, diep geneste gegevens, door de gebruiker gedefinieerde functies in JavaScript en SQL, geospatiale gegevens, geïntegreerde machine learning, URL-adresseerbare gegevensuitwisseling, federatieve zoekopdrachten, integratie met andere Google-producten, ... om er maar een paar te noemen. Met al deze functies kunt u de self-service ad-hoc gegevensverkenning aanbieden waar tegenwoordig veel gebruikers om vragen.

Tijdens deze workshop gebruiken we Google's Colaboratory, kortweg 'Colab', als ontwikkelomgeving. Hierdoor kun je SQL en Python in je browser schrijven en uitvoeren zonder software te installeren en configureren, terwijl je gratis toegang hebt tot GPU's en heel eenvoudig xosw kunt delen. Beschouw Colab als een Jupyter-notebook die is opgeslagen in Google Drive. Of je nu een student, een data scientist of een AI-onderzoeker bent, Colab kan je werk gemakkelijker maken. Bekijk deze Inleiding tot Colab voor meer informatie.

Voor deze workshop zetten we een persoonlijke BigQuery / Colab ontwikkelomgeving op, waar je de voorbereide oefeningen in de browser kunt uitvoeren en kunt experimenteren met je eigen code en data. Veel oefeningen zullen (met toestemming) gebaseerd zijn op het fantastische Google BigQuery: Definitive Guide boek van Valliappa "Lak" Lakshmanan.

Google BigQuery is door Gartner erkend als leider in de Magic Quadrant for Cloud Database Management Systems (23 November 2020).

Vereisten:

Deze cursus gaat ervan uit dat je geïnteresseerd bent in data, enige kennis van SQL hebt en de basis van databases en datawarehouses begrijpt. Het is niet nodig om Google Cloud Platform, Colab of Python te kennen om deze cursus te volgen.

Doelgroep:

We richten deze workshop op data-ingenieurs, data-analisten, datawetenschappers en ontwikkelaars van datagestuurde applicaties, maar we zullen ook de kracht van BigQuery op het gebied van machine learning en datavisualisatie illustreren, terwijl we de veiligheid en governance van het gebruik van een cloudgebaseerd datawarehouse bespreken. .

 Volledig Programma

9.00u
Welcome

De timing van de live online workshop is van 9.00 uur tot uiterlijk 17.00 uur. Er is een koffie/thee/versnaperingen pauze in de ochtend en in de middag (de timing varieert enigszins), en er is een lunchpauze van ongeveer 12.45 uur tot ongeveer 13.30 uur.

Wat is Google BigQuery
Maak kennis met Colab, onze ontwikkelomgeving
Query Essentials
Data Types, Functies & Operatoren
Data laden in BigQuery
Ontwikkelen van BigQuery Toepassingen
Geavanceerde Queries
Gevorderde onderwerpen, hier kort uitgelegd maar onderdeel van een eendaagse vervolgcursus
Samenvatting en conclusies
17.00u
Einde van deze tweedaagse workshop

 Sprekers


Geert Van Landeghem (Tree53)
Tree53

Geert Van Landeghem is een Big Data consultant met meer dan 25 jaar ervaring in diverse sectoren. Hij implementeerde een eerste Big Data project in 2011, en adviseert nog steeds bedrijven hoe ze Big Data en AI strategisch kunnen inzetten.

Hij werkte o.a. als Head of BI voor een online gokbedrijf waar hij een team leidde van 8 personen, bestaande uit data engineers, data analysten en data scientists.

Hij is een Apache Spark Certified Developer sinds November 2014, en werkte als lesgever bij IBM en tree53.com, waar hij cursussen geeft over Spark, Hadoop, Using AI for Business, ..., en nu ook over Google BigQuery.

De laatste jaren focust hij op Cloud en Streaming data architecturen waarbij data uit operationele data sources in realtime gesynchroniseerd wordt met oa Google BigQuery, en dit met behulp van het Tree53 streaming data platform, gebaseerd op Apache Kafka.

Hij is tevens Confluent Certified Developer for Kafka en Google Certified Professional Data Engineer.

Momenteel werkt hij als Cloud en Streaming data architect.

Questions about this ? Interested but you can't attend ? Send us an email !

-->