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Datenprojekte in Google Cloud scheitern selten an einem einzelnen Tool. Häufig fehlt ein gemeinsames Verständnis dafür, wie Rohdaten in Cloud Storage landen, wie BigQuery daraus auswertbare Modelle macht, wie Dataflow Transformationen übernimmt und wie Looker Ergebnisse für Fachbereiche zugänglich macht. Genau hier setzt diese Google Cloud Data Schulung an. Sie führt dich durch den gesamten Weg von Datenaufnahme über Verarbeitung und Analyse bis zur Bereitstellung im Dashboard. Der Schwerpunkt liegt auf Entscheidungen, die im Arbeitsalltag und in der Vorbereitung auf Google Cloud Associate Data Practitioner relevant sind: Welche Daten gehören in welchen Speicher? Wann reicht eine BigQuery-Abfrage, wann ist eine Pipeline erforderlich? Welche Rolle spielen Partitionierung, Clustering und Job-Kosten? Wie werden Zugriffe mit IAM-Basics so geregelt, dass Analystinnen, Entwickler und Fachbereiche passend arbeiten? Die Übungen sind bewusst nah an typischen Szenarien aufgebaut. Du analysierst Daten, prüfst Fehlerbilder, bewertest Architektur-Optionen und ordnest Services nach Zweck und Risiko ein. Das Training eignet sich für alle, die Google Cloud Analytics nicht als Produktliste verstehen wollen, sondern als konkrete Arbeitsweise für Datenplattformen, Reporting-Strecken und prüfungsnahe Lösungsentscheidungen.
