1. Schrijf een query die de **totale omzet per winkel** berekent met behulp van de gegevens in de tabel `retail_data_updated`:
Vermenigvuldig de `quantity` (`INTEGER`) en `unit_price` (`FLOAT`) om de omzet per transactie te berekenen.
   - Groepeer de resultaten op `store_id`;
   - Tel de omzet op voor elke winkel;
   - Je query moet de volgende kolommen retourneren:
      - `store_id` (identificatie voor elke winkel);
      - `total_revenue` (som van quantity × unit_price per winkel).
2. Schrijf een query die telt hoeveel transacties er elk jaar en elke maand hebben plaatsgevonden met behulp van het veld `date` in de tabel `retail_data_updated`:
   - Extraheer het jaar en de maand uit het veld `date`;
   - Groepeer op jaar en maand;
   - Tel het aantal transacties in elke periode;
   - Je query moet de volgende kolommen retourneren:
      - `year_month` (geformatteerd als `YYYY-MM`);
      - `transaction_count` (aantal transacties per maand).
3. Schrijf een query die het aantal **online** versus **in-store** transacties vergelijkt in de tabel `retail_data_updated`:
   - Groepeer de gegevens op de kolom `is_online` (`BOOLEAN`);
   - Tel hoeveel transacties er voor elke waarde zijn uitgevoerd (`TRUE` = online, `FALSE` = in-store);
   - Je query moet de volgende kolommen retourneren:
      - `is_online` (`TRUE` of `FALSE`);
      - `transaction_count` (aantal transacties per groep).






Dataset downloaden

Verdiep je in de basisprincipes van het BigQuery-platform en transformeer de manier waarop je clouddata beheert. Beheers de vaardigheden die nodig zijn om de console te navigeren, projecten te beheren en querykosten te optimaliseren. Doe praktische ervaring op met BigQuery-specifieke functies zoals arraybewerkingen, geografische data en datumfuncties. Ontdek geavanceerde optimalisatietechnieken en leer de geheimen van het bouwen van machine learning-modellen direct binnen het datawarehouse met BigQuery ML.

Verkrijg een grondig begrip van de BigQuery-omgeving, verschillend van traditionele databases. Navigatie door de console, project- en datasetbeheer en kostenanalyse. Vertrouwen opbouwen in het inrichten van de werkruimte voor efficiënte data-analyse.

Verken de basisprincipes van de Query Engine voor efficiënte gegevensopvraging. Beheers technieken voor gegevensselectie en leer hoe specifieke productstatistieken geanalyseerd kunnen worden. Ontdek prestatiekenmerken en methoden voor het testen van queries om te waarborgen dat analyses snel en nauwkeurig zijn.

Breng uw kennis naar een hoger niveau door BigQuery-specifieke gegevenstypen te beheersen. Leer complexe array-bewerkingen uit te voeren en datum- en tijdfuncties te manipuleren. Verken geografische functies om locatiegebonden vraagstukken op te lossen, zoals het berekenen van afstanden tussen steden.

Optimaliseer uw workflow door grote tabellen te beheren en de queryprestaties te verbeteren. Ontdek de geheimen van effectieve foutafhandeling voor snelle probleemoplossing. Beheers de vaardigheden die nodig zijn om een databaseomgeving met hoge prestaties te onderhouden.

Pas uw kennis toe op praktijksituaties. Ontdek hoe u uitgebreide rapporten opstelt en BigQuery integreert met externe tools. Zet ruwe gegevens om in bruikbare zakelijke inzichten via praktische toepassingen en rapportagestrategieën.

Verdiep u in de basisprincipes van BigQuery ML. Ontdek hoe u machine learning-modellen kunt maken en uitvoeren met standaard SQL zonder data te verplaatsen. Verkrijg praktische ervaring met modeldemonstraties om uitkomsten direct binnen het platform te voorspellen.

Uitdaging: Gegevenstypen