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 Ce livre est un guide complet sur Google BigQuery, un entrepôt de données d'entreprise entièrement géré qui permet aux entreprises d'analyser facilement toutes leurs données avec des algorithmes SQL et des machines la formation. Il couvre les bases du stockage, de l'analyse et de l'apprentissage automatique, ainsi que les fonctionnalités et les fonctionnalités de BigQuery. Il comprend également des exemples concrets et des études de cas pour aider les lecteurs à comprendre comment appliquer ces concepts dans leurs organisations. Structure du livre : Partie I : Introduction à BigQuery 1. Introduction à BigQuery 2. Fonctions et capacités de base 3. Cas d'utilisation et annexes Partie II : Bases de l'organisation des entrepôts de données 1. Modélisation et conception des données 2. Réception et intégration des données 3. Stockage et extraction des données Partie III : Analyse et apprentissage automatique 1. Introduction à l'analyse et à l'apprentissage automatique 2. Meilleures techniques d'analyse et d'apprentissage automatique 3. Exemples réels et études de cas Partie IV : Évolutivité et performances 1. Mise à l'échelle de BigQuery pour les grands ensembles de données 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 The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine arning at Scale First Edition Dieses Buch ist ein umfassender itfaden zu Google BigQuery, einem vollständig verwalteten Enterprise-Data-Warehouse, das es Unternehmen ermöglicht, alle ihre Daten mithilfe von SQL und Machine-arning-Algorithmen einfach zu analysieren. Es deckt die Grundlagen der Datenspeicherung, Analyse und des maschinellen rnens sowie die Funktionen und Funktionen von BigQuery ab. Es enthält auch reale Beispiele und Fallstudien, um den sern zu helfen, zu verstehen, wie sie diese Konzepte in ihren Organisationen anwenden können. Buchaufbau: Teil I: Einführung in BigQuery 1. Einführung in BigQuery 2. Grundlegende Funktionen und Funktionen3. Anwendungsfälle und Anwendungen Teil II: Grundlagen der Organisation von Data Warehouses 1. Modellierung und Design von Daten 2. Datenempfang und -integration 3. Datenspeicherung und -extraktion Teil III: Analytik und maschinelles rnen 1. Einführung in Analytik und maschinelles rnen 2. Fortgeschrittene Analysetechniken und maschinelles rnen 3. Praxisbeispiele und Fallstudien Teil IV: Skalierbarkeit und Performance 1. BigQuery-Skalierung für große Datasets 2.

Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine arning at Scale First Edition הספר הזה הוא מדריך מקיף ל-Google BigQuery, מחסן מידע מנוהל שמאפשר ליזמים לנתח לנתח את כל הנתונים. הוא מכסה את היסודות של אחסון נתונים, אנליטיקה ולימוד מכונה, כמו גם את היכולות והפונקציות של BigQuery. הוא כולל גם דוגמאות של העולם האמיתי ומחקרי מקרים כדי לעזור לקוראים להבין כיצד ליישם מושגים אלה בארגוניהם. Book Structure: Part I: Introduction to BigQuery 1. מבוא ל ”ביגקרי 2”. פונקציות ראשיות ויכולות 3. השתמש בתיקים ויישומים חלק 2: מחסן נתונים יסודי 1. דוגמנות נתונים ועיצוב 2. קליטת נתונים ואינטגרציה 3. אחסון נתונים ואחזור חלק III: Analytics and Machine arning 1. מבוא לאנליטיקה ולמידת מכונה 2. האימונים הטובים ביותר באנליטיקה ולימוד מכונה 3. דוגמאות בעולם האמיתי ומחקרי מקרים חלק 4: סקלביליות וביצועים 1. קנה מידה גדול עבור נתונים גדולים 2.''

Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine arning at Scale First Edition Bu kitap, kurumların SQL ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak tüm verilerini kolayca analiz etmelerini sağlayan, tamamen yönetilen bir kurumsal veri ambarı olan Google BigQuery için kapsamlı bir kılavuzdur. Veri depolama, analitik ve makine öğreniminin temellerini ve BigQuery'nin yeteneklerini ve işlevlerini kapsar. Ayrıca, okuyucuların bu kavramları kuruluşlarında nasıl uygulayacaklarını anlamalarına yardımcı olmak için gerçek dünyadaki örnekleri ve vaka çalışmalarını da içerir. Kitap Yapısı: Bölüm I: BigQuery'ye Giriş 1. BigQuery 2'ye giriş. Temel işlev ve yetenekler 3. Kullanım Örnekleri ve Uygulamaları Bölüm II: Veri Depolama Temelleri 1. Veri Modelleme ve Tasarımı 2. Veri alımı ve entegrasyonu 3. Veri Depolama ve Alma Bölüm III: Analitik ve Makine Öğrenimi 1. Analitiğe Giriş ve Makine Öğrenimi 2. Analitik ve Makine Öğreniminde En İyi Uygulamalar 3. Gerçek dünyadan örnekler ve vaka çalışmaları Bölüm IV: Ölçeklenebilirlik ve performans 1. Büyük veri kümeleri için BigQuery ölçekleme 2.

Google BigQuery The Definitive Guide Data Warehousing Analytics and Machine aring at Scale First Edition هذا الكتاب هو دليل شامل لـ Google BigQuery، وهو مستودع بيانات مؤسسي مُدار بالكامل يسمح للمؤسسات بتحليل جميع بياناتها بسهولة استخدام SQl PL L L L L L L L L L I I وخوM. يغطي أساسيات تخزين البيانات والتحليلات والتعلم الآلي، بالإضافة إلى قدرات ووظائف BigQuery. كما يتضمن أمثلة واقعية ودراسات حالة لمساعدة القراء على فهم كيفية تطبيق هذه المفاهيم في مؤسساتهم. هيكل الكتاب: الجزء الأول: مقدمة إلى BigQuery 1. مقدمة إلى BigQuery 2. الوظائف والقدرات الرئيسية 3. Cases and Applications Part II: Data Warehousing Buitentals 1. نمذجة البيانات والتصميم 2. 3- استقبال البيانات ودمجها Data Storage and Retrieval Part III: Analytics and Machine arning 1. مقدمة إلى التحليلات والتعلم الآلي 2. أفضل الممارسات في التحليلات والتعلم الآلي 3. الجزء الرابع: قابلية التوسع 1 الأداء. تحجيم BigQuery لمجموعات البيانات الكبيرة 2.

Google BigQuery 스케일 퍼스트 에디션의 결정적인 가이드 데이터 웨어 하우징 분석 및 머신 러닝이 책은 기업이 SQL 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 모든 데이터를 쉽게 분석 할 수있는 완전히 관리되는 엔터프라이즈 데이터 하우스 인 Google Big쿼리에 대한 포괄적 안내용입니다. 데이터 저장, 분석 및 머신 러닝의 기본 사항뿐만 아니라 BigQuery의 기능 및 기능을 다룹니다. 또한 독자가 이러한 개념을 조직에 적용하는 방법을 이해하도록 돕는 실제 사례 및 사례 연구도 포함됩니다. 책 구조: 1 부: Bigquery 소개 1. Bigquery 2 소개. 주요 기능 및 기능 3. 사용 사례 및 응용 프로그램 2 부: 데이터웨어 하우징 기초 1. 데이터 모델링 및 디자인 2. 데이터 수신 및 통합 3. 데이터 저장 및 검색 파트 III: 분석 및 기계 학습 1. 분석 및 기계 학습 소개 2. 분석 및 기계 학습 분야의 모범 사례 3. 실제 사례 및 사례 연구 Part IV: 확장 성 및 성능 1. 큰 데이터 세트에 대한 BigQuery 스케일링 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。

Google BigQuery權威數據指南數據倉庫分析和計算機學習第一版本書提供了Google BigQuery的詳盡指南,Google BigQuery是一個完全管理的企業數據存儲庫,使企業能夠使用SQL和算法輕松分析所有數據機器學習。它涵蓋了數據存儲，分析和機器學習的基礎知識以及BigQuery的功能和功能。它還包括實例和案例研究，以幫助讀者了解如何在組織中應用這些概念。書的結構：第一部分：BigQuery 1的介紹。BigQuery 2的簡介。核心功能和功能3。用例和應用程序第二部分：數據倉庫組織基礎1。數據建模和設計2.數據接收和集成3.數據存儲和檢索第三部分：分析和機器學習1.分析和機器學習簡介2.分析和機器學習的最佳實踐3.實例和案例研究第四部分：可擴展性和性能1.大型數據集2的BigQuery縮放。