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이 과정은 Redshift에서 SQL 기반 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용해 본 경험이 있고 BigQuery에서 작업을 시작하려고 하는 전문가를 대상으로 하며 BigQuery 기본사항을 다룹니다. 대화형 강의 콘텐츠와 실무형 실습을 통해 BigQuery에서 리소스를 프로비저닝하고, 데이터 애셋을 만들고 공유하며, 데이터를 수집하고, 쿼리 성능을 최적화하는 방법을 알아봅니다. 또한 Redshift에 대한 이해를 바탕으로 Redshift와 BigQuery의 유사점과 차이점을 알아보며 BigQuery에서 데이터 웨어하우스를 시작할 수 있도록 안내합니다.

Syllabus

BigQuery 아키텍처 및 리소스 프로비저닝

이 입문 모듈에서는 BigQuery가 슬롯을 활용하여 SQL 쿼리를 실행하는 방법과 BigQuery의 워크로드 관리를 포함해 BigQuery 아키텍처 및 리소스 프로비저닝의 주요 세부정보를 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 아키텍처 및 리소스 프로비저닝의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery를 시작할 수 있도록 안내합니다.

BigQuery 데이터 정의 모델

이 모듈에서는 BigQuery에서 데이터 세트와 테이블을 만드는 방법을 포함해 BigQuery의 리소스 계층 구조와 데이터 정의 모델에 대한 주요 세부정보를 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 리소스 계층 구조 및 기본 데이터 유형의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터 작업을 시작할 수 있도록 안내합니다.

BigQuery 및 Google Cloud IAM

이 모듈에서는 BigQuery의 데이터 세트와 테이블에 역할과 권한이 적용되는 방식을 비롯해 Google Cloud Identity and Access Management(IAM) 모델의 주요 세부정보를 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 역할 및 권한의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터를 보호하고 공유할 수 있도록 안내합니다.

BigQuery 데이터 수집

이 모듈에서는 일괄 데이터 로드, 스트리밍 수집, 외부 데이터 소스 쿼리 등 BigQuery로 데이터를 수집하는 기본 옵션과 권장사항을 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 데이터 수집 옵션의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터를 읽고 로드할 수 있도록 안내합니다.

BigQuery 스키마 설계 및 최적화

이 모듈에서는 중첩되고 반복되는 필드, 파티셔닝, 클러스터링의 사용을 비롯해 BigQuery에서 테이블 스키마를 설계하고 최적화하기 위한 일반적인 패턴과 권장사항을 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 스키마 사용 및 설계의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 데이터를 구조화하고 최적화할 수 있도록 안내합니다.

BigQuery의 SQL

이 모듈에서는 BigQuery에서 사용되는 Google 표준 SQL 언어의 주요 기능과 작업, BigQuery의 쿼리 성능 최적화 및 비용 관리 권장사항을 요약합니다. Redshift에 대한 이해를 바탕으로 이 모듈에서는 Redshift와 BigQuery의 SQL 언어 및 기능의 유사점과 차이점을 간략하게 살펴보며 BigQuery에서 쿼리를 실행하고 최적화할 수 있도록 안내합니다.