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Formation : Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration

Cours officiel, préparation aux examens de certification Google Cloud

Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration

Cours officiel, préparation aux examens de certification Google Cloud



Avec cette formation, vous découvrirez les composants internes de BigQuery et les bonnes pratiques de conception, d’optimisation et d’administration de votre data warehouse. Vous découvrirez l’architecture de BigQuery et comment concevoir un stockage et des schémas optimaux pour l’ingestion et les modifications de données. Vous apprendrez des techniques pour améliorer les performances de lecture, optimiser les requêtes, gérer les charges de travail, utiliser les outils de journalisation et de surveillance, ainsi que différentes méthodes pour sécuriser les données, etc.


INTER
INTRA
SUR MESURE

Cours pratique en présentiel ou à distance
Disponible en anglais, à la demande

Réf. DWQ
  3j - 21h00
Prix : 2890 € H.T.
Pauses-café et
déjeuners offerts

Télécharger le programme

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Avec cette formation, vous découvrirez les composants internes de BigQuery et les bonnes pratiques de conception, d’optimisation et d’administration de votre data warehouse. Vous découvrirez l’architecture de BigQuery et comment concevoir un stockage et des schémas optimaux pour l’ingestion et les modifications de données. Vous apprendrez des techniques pour améliorer les performances de lecture, optimiser les requêtes, gérer les charges de travail, utiliser les outils de journalisation et de surveillance, ainsi que différentes méthodes pour sécuriser les données, etc.


Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Décrire l’architecture BigQuery et appliquer les modèles de stockage et de schéma adaptés
Ingérer des données avec DML et des transferts planifiés
Optimiser les performances via les meilleures pratiques de lecture, de requêtes et de gestion de capacité
Surveiller l’usage et appliquer les bonnes pratiques de sécurité
Créer et déployer différents modèles de machine learning avec BigQuery ML

Public concerné
Data analysts, data scientists, data engineers et développeurs qui effectuent des travaux à grande échelle nécessitant des connaissances avancées de BigQuery pour optimiser les performances.

Prérequis
Avoir suivi le cours "Big Data and Machine Learning Fundamentals" ou avoir des connaissances équivalentes.
Vous recevrez par mail des informations permettant de vérifier vos prérequis avant la formation.

Certification
Nous vous recommandons de suivre cette formation si vous souhaitez préparer la certification "Google Cloud Professional Data Engineer".

Méthodes et moyens pédagogiques
Méthodes pédagogiques
Animation de la formation en français. Support de cours officiel en anglais et au format numérique. Bonne compréhension de l’anglais à l’écrit.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.

Programme de la formation

1
Principes de base de l’architecture BigQuery

  • Infrastructure centrale BigQuery.
  • Stockage BigQuery.
  • Traitement des requêtes BigQuery.
  • Shuffling des données BigQuery.
Démonstration

2
Optimisations de stockage et de schéma

  • Les meilleures pratiques.
  • Stockage BigQuery.
  • Partitionnement et clustering.
  • Champs imbriqués et répétés.
  • Syntaxe ARRAY et STRUCT.
Démonstration

3
Ingestion de données

  • BigQuery Storage Write API.
  • Matérialisation des requêtes.
  • Interroger des sources de données externes.
  • Service de transfert de données.
  • Options d’intégration de données.
  • Ingestion par lots.
  • Ingestion de diffusion en continu.
  • Legacy Streaming API.
Démonstration

4
Modification des données

  • Gestion du changement dans les entrepôts de données.
  • Gestion des Slowly Changing Dimensions (SCD).
  • Déclarations DML.
  • Bonnes pratiques DML et problèmes courants.

5
Améliorer les performances de lecture

  • Cache de BigQuery.
  • Vues matérialisées.
  • BI Engine.
  • Lectures à haut débit.
  • API de lecture de stockage BigQuery.

6
Optimisation et dépannage des requêtes

  • Exécution simple des requêtes.
  • SELECT et Agrégation.
  • JOIN et JOIN biaisés.
  • Filtrage et classement.
  • Meilleures pratiques pour les fonctions.
Démonstration

7
Gestion de la charge de travail et tarification

  • Emplacements BigQuery.
  • Modèles de tarification et estimations.
  • Réservations de créneaux.
  • Contrôle des coûts.
Démonstration

8
Journalisation et surveillance

  • Cloud Monitoring.
  • BigQuery Admin Panel.
  • Cloud Audit Logs.
  • INFORMATION_SCHEMA.
  • Chemin de requête et erreurs courantes.
Démonstration

9
Sécurité dans BigQuery

  • Ressources sécurisées avec IAM.
  • Vues autorisées.
  • Données sécurisées avec classification.
  • Chiffrement.
  • Découverte et gouvernance des données.
Démonstration

10
Automatisation des charges de travail

  • Planifier des requêtes.
  • Script.
  • Procédures stockées.
  • Intégration avec les produits Big Data.
Démonstration

11
Apprentissage automatique dans BigQuery

  • Présentation de BigQuery ML.
  • Comment faire des prédictions avec BigQuery ML.
  • Comment créer et déployer un système de recommandation avec BigQuery ML.
  • Comment créer et déployer une solution de prévision de la demande avec BigQuery ML.
  • Modèles de séries temporelles avec BigQuery ML.
  • BigQuery ML Explainability.
Démonstration


Solutions de financement
Plusieurs solutions existent pour financer votre formation et dépendent de votre situation professionnelle.
Découvrez-les sur notre page Comment financer sa formation ou contactez votre conseiller formation.

Horaires
Les cours ont lieu de 9h à 12h30 et de 14h à 17h30.
Les participants sont accueillis à partir de 8h45. Les pauses et déjeuners sont offerts.
Pour les formations de 4 ou 5 jours, quelle que soit la modalité, les sessions se terminent à 16h le dernier jour.

Dates et lieux
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Classe à distance

Dernières places
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Session garantie