BigQuery & Cloud Data
BigQuery, grootschalige SQL-queries, partitionering, publieke datasets, kosten, optimalisatie
1Wat is Google BigQuery?
Wat is Google BigQuery?
Antwoord
BigQuery is een serverloos, zeer schaalbaar en kosteneffectief datawarehouse aangeboden door Google Cloud Platform. Het maakt het mogelijk om analytische SQL-queries uit te voeren op petabytes aan data in seconden dankzij zijn gedistribueerde architectuur. In tegenstelling tot traditionele databases scheidt BigQuery opslag van rekenkracht, wat pay-per-use facturering en bijna onbeperkte schaalbaarheid mogelijk maakt.
2Wat is het belangrijkste voordeel van de serverloze architectuur van BigQuery?
Wat is het belangrijkste voordeel van de serverloze architectuur van BigQuery?
Antwoord
De serverloze architectuur van BigQuery betekent dat er geen infrastructuur is om te beheren: geen serverprovisionering, geen clusterconfiguratie, geen onderhoud. Google beheert automatisch resources op basis van vraag. Dit maakt het mogelijk om te focussen op queries en analyse in plaats van systeembeheer, terwijl je profiteert van automatische schaalbaarheid.
3Hoe brengt BigQuery queries in rekening in on-demand modus?
Hoe brengt BigQuery queries in rekening in on-demand modus?
Antwoord
In on-demand modus rekent BigQuery op basis van de hoeveelheid data die door de query wordt gescand, niet uitvoeringstijd of geretourneerde rijen. De eerste terabyte die per maand wordt gescand is gratis. Het is daarom cruciaal om queries te optimaliseren door alleen noodzakelijke kolommen te selecteren en partitionering te gebruiken om kosten te verlagen.
Wat is een dataset in BigQuery?
Wat is tabelpartitionering in BigQuery en wat is het belangrijkste voordeel?
+15 gespreksvragen
Andere Data Science & ML-sollicitatieonderwerpen
Python-basisbeginselen
Python Objectgeoriënteerd Programmeren
Python-datastructuren
Git-Fundamenten
SQL-basisbeginselen
NumPy-grondbeginselen
Pandas-basis
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & geavanceerde queries
Geavanceerd Pandas
Visualisatie met Matplotlib & Seaborn
Interactieve visualisaties met Plotly
Beschrijvende statistiek
Inferentiële statistiek
Web Scraping
Feature Engineering
Supervised ML: Regressie
Supervised ML: Classificatie
Beslissingsbomen & Ensembles
Ongesuperviseerd ML
ML Pipelines & Validatie
Tijdreeksen & Voorspelling
Fundamenten van Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN en beeldclassificatie
RNN & Reeksen
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps en Deployment
Beheers Data Science & ML voor je volgende gesprek
Krijg toegang tot alle vragen, flashcards, technische tests, code review-oefeningen en gespreksimulatoren.
Begin gratis