Google BigQuery

Google BigQuery

Adrien Anciot - Expert Data
Adrien Anciot Expert Data
BigQuery est un entrepôt de données d'entreprise sans serveur et économique qui fonctionne sur plusieurs clouds et s'adapte à l'augmentation du volume de vos données. Les fonctionnalités intégrées d'informatique décisionnelle, de machine learning (ML) et d'intelligence artificielle (IA) permettent d’obtenir des insights à grande échelle.

Les objectifs

  • Maîtriser les fonctionnalités de base de Google BigQuery
  • Sélectionner, préparer, nettoyer et transformer les données
  • Intégrer les données dans un entrepôt de données
Finançable à 100% grâce au FIAF Financer ma formation

Le programme

  • Introduction

    • Rappels des principes de base de l’informatique décisionnelle (business intelligence : BI)
    • Rappels des principes de base du Big Data
    • Présentation de l’architecture BI et Big Data de Google
    • Google BigQuery :
      • Interfaces du portail et de l’édition d’une requête
      • Connexion
      • Accès à la console
      • Tarification
      • Bac à sable.

  • Premiers pas

    • Créer ou accéder à un projet
    • Détails de l’interface
    • Données publiques
    • Exploration des données
    • Requêtes SQL

    Travaux pratiques : Se connecter à, ajouter et explorer des données publiques.

  • les type de données

    • Importance des types de données
    • Les différents types de données
    • Les fonctions de types.

    Travaux pratiques : Écriture de requêtes SQL.

  • Nettoyage et transformation

    • Importance de la qualité des données
    • Qu’est-ce qu’une bonne qualité de données
    • Sous-ensembles de données.

  • Stockage

    • Tables
      • Temporaires
      • Permanentes
    • Ensembles de données.

    Travaux pratiques : Stocker des données dans une table d’un ensemble de données à partir
    d’une requête sur les données publiques.

  • Dataprep

    • Découverte de l’outil :
      • Création d’un flow
      • Édiction d’un réceptacle
      • Définir une destination
      • Lancer et planifier le flow.

    Travaux pratiques : Créer un flow pour explorer, nettoyer et charger des données dans une table.

  • Requêtes SQL

    • Requêtes planifiées
    • Approfondissements SQL

  • Chargement de données

    • Fichiers csv, json, avro
    • Options
    • Mockdata
    • Gestion des erreurs
    • Performance
    • Vues
    • Bases de données
    • Architecture
    • Google Dataflow

    Travaux pratiques : Charger des fichiers de tout type (csv, json, avro, xlsx) et explorer les
    spécificités.

  • Visualisation

    • Google Sheet
    • Google Looker Studio

    Travaux pratiques : Mettre en place des visualisations de données avec Google Sheet et Google Looker Studio.

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Initiation
Tout public
0.5 jour
Sur demande
Prérequis : Expérience SQL recommandée
Présentiel ou distanciel

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