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Curso

Google BigQuery:

navegando na nuvem

Quero estudar na alura

14h

Para conclusão

1027

Pessoas nesse curso

9.5

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Explore subqueries
  • Aprimore consultas complexas no BigQuery
  • Utilize o comando HAVING para filtrar dados agrupados com eficiência
  • Domine o uso de arrays para análises multidimensionais
  • Descubra o poder dos arrays de struct em estruturas de dados avançadas
  • Aprenda a usar UNNEST para transformar arrays em tabelas
  • Entenda a fundo os relacionamentos entre dados no BigQuery
  • Realize junções eficazes
  • Explore relacionamentos entre diferentes conjuntos de dados

Público alvo_

O curso está voltado aos profissionais de BI e cientistas de dados.

Victorino Vila

linkedin

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 22/10/2024

Ementa

  1. Preparando o ambiente

    • Entendendo a interface de trabalho
    • Estudo de caso
    • Criando o conjunto de dados
    • Criando e carregando tabelas
    • O que é BigQuery?
  2. Comandos SQL principais

    • Semelhanças BigQuery com outros bancos
    • Praticando SubQuery
    • Entendendo agregações
    • Trabalhando com Having
  3. Comandos específicos do BigQuery

    • Entendendo o Array
    • Praticando o Array de Struct
    • Extraindo elementos do Array de Struct
    • Por que o BigQuery é rápido?
  4. Manipulando Array

    • Compreendendo o UNNEST
    • Exemplo prático do UNNEST
    • Usando UNNEST em múltiplos Arrays
    • Juntando UNNEST pelo índice
  5. Junções

    • Discutindo relacionamentos no BigQuery
    • Praticando junções
    • Exemplo do uso de junções
    • Vantagens do uso do BigQuery
  6. Caso prático

    • Vendas anuais por vendedores
    • Comparando as vendas com as metas
    • Apurando a performance dos vendedores
    • Distribuição de vendas por ano

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