Redshift Uzmanları için BigQuery Temelleri
Mimari farklılıkları, SQL lehçesi varyasyonlarını ve modern performans optimizasyonunu anlayarak veri ambarlama becerilerinizi Redshift'ten BigQuery'ye taşıyın.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Bulut veri ambarı uzmanlığınızı tahsis edilmiş ortamlardan sunucusuz ölçeklendirmeye genişletmek isteyen bir veri profesyoneli misiniz? Her iki platform da güçlü olmakla birlikte, Redshift'ten BigQuery'ye geçiş; depolamayı nasıl yönettiğiniz, sorguları nasıl optimize ettiğiniz ve verilerinizi nasıl yapılandırdığınız konusunda temel bir zihniyet değişikliği gerektirir.
Bu kurs, mevcut Redshift bilginizi doğrudan BigQuery karşılıklarıyla eşleştirerek bu boşluğu kapatmak için tasarlanmıştır. Düğüm ve dağıtım anahtarlarını yönetmekten sunucusuz işlem yuvalarından (slots), otomatik ölçeklendirmeden ve modern veri yapılarından yararlanmaya geçiş yapmayı öğreneceksiniz.
Ne öğreneceksiniz:
- Redshift'in tahsis edilmiş kümeleri ile BigQuery'nin ayrıştırılmış depolama ve işlem modeli arasındaki temel mimari farkları anlamak.
- Redshift SQL sözdizimini, pencere fonksiyonlarını ve yaygın veri türlerini BigQuery'nin standart SQL lehçesine çevirmek.
- Dağıtım stilleri yerine bölümleme (partitioning), kümeleme (clustering) ve yuva yönetimi kullanarak sorgu performansını optimize etmek ve maliyetleri kontrol etmek.
- STRUCT ve ARRAY gibi modern iç içe geçmiş ve tekrarlanan alanları kullanarak karmaşık, yarı yapılandırılmış verileri yönetmek.
- Modern bir bulut veri platformu içinde güvenli veri erişimini, satır düzeyinde güvenliği ve yönetim politikalarını yapılandırmak.
- Rehberli yazılı analiz ve pratik SQL alıştırmaları aracılığıyla şemaları dönüştürmeyi ve sorguları optimize etmeyi pratik yapmak.
Kurs, iki platform arasında net bir karşılaştırma kurarak temel kavramlar ve terminolojilerle başlar. buradan şema tasarımı, SQL çevirisi, performans ayarlaması ve maliyet yönetimi stratejileri boyunca ilerleyeceksiniz.
Bu kurs, halihazırda Redshift ile çalışma deneyimi olan ve BigQuery'ye hızlı bir şekilde uyum sağlamak isteyen veri mühendisleri, veritabanı yöneticileri ve veri analistleri için özel olarak yazılmıştır. Daha önce BigQuery deneyimi gerekmez.
Veri ambarlama becerilerinizi modern bir sunucusuz ortama taşımak için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
3 sa pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🎓 Sertifikalı
Apache ZooKeeper: Dağıtılmış Koordinasyon ve Küme Yönetimi
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Büyük Veri ve Hadoop'un Temelleri
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
Bulut Bilgi Mühendisliği'ne Giriş
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
Azure Veri Temelleri ve DP-900 Sınav Hazırlığı
Sertifika
Uygulama
$14.99
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim