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Plan du cours

Introduction

  • Aperçu de Google BigQuery.

Premiers pas

  • Configuration d'un compte Google Cloud.
  • Introduction à l'interface Web BigQuery.
  • Création et gestion des jeux de données et des tables.
  • Chargement des données dans BigQuery.
  • Requêtes SQL de base dans BigQuery.

Requêtes SQL dans BigQuery

  • Techniques avancées de requêtage SQL.
  • Agrégation de données avec GROUP BY.
  • Filtrage et tri des données.
  • Utilisation des fonctions de date et d'heure.
  • Jointures entre plusieurs tables.
  • Sous-requêtes et fonctions de fenêtre.

Fonctionnalités avancées de BigQuery

  • Exportation de données depuis BigQuery.
  • Utilisation de fonctions définies par l'utilisateur (UDF).
  • Gestion et planification des requêtes.
  • Introduction au scripting BigQuery.
  • Gestion des tableaux et des structures.
  • Travail avec des données JSON.

Optimisation de BigQuery

  • Techniques d'optimisation des performances des requêtes.
  • Partitionnement et clustering des tables.
  • Utilisation du plan d'exécution des requêtes.
  • Dépannage et débogage des requêtes.
  • Meilleures pratiques de maîtrise des coûts et de facturation.
  • Sécurité et contrôle d'accès dans BigQuery.

Sujets avancés et intégration

  • Analyse de données en temps réel avec des flux de données.
  • Intégration de BigQuery avec Google Data Studio.
  • Introduction à BigQuery ML pour le machine learning.
  • Construction et déploiement de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
  • Intégration avec un data lake via BigQuery.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des bases de données et des concepts SQL.

Public visé

  • Analystes de données.
  • Administrateurs de bases de données.
 28 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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