Formations Data Base de données Formation BigQuery

Formation BigQuery avec Looker Studio (ex Data Studio)

Noté 3.5 sur 5
Formation BigQuery

Prix 1790€ HT / personne
Durée 2 jours (14 heures)

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

BigQuery est un service plus efficace et pratique par rapport aux systèmes de gestion de base de données traditionnels. Le plus grand avantage de BigQuery est sa facilité de l’utilisation et d’installation. BigQuery utilise un langage SQL Standard qui fournit la vitesse très élevée de traitement de grand volume de Big Data. Grâce à BigQuery vous pouvez saisir vos données et les analyser en temps réel.

BigQuery – un service de Google crée en 2011, destiné au travail avec Big Data. Ce PaaS contient plusieurs fonctions de système de gestion de base de données et supporte de multiples connecteurs. Le service BigQuery est un entrepôt de données, qui garantit le stockage et le traitement rapide des données sans utiliser un serveur particulier.

Notre formation BigQuery vous enseignera comment grâce à BigQuery charger et traiter les grands volumes de données sans serveur. Au travers de la stack DataViz proposé par Google, BigQuery & Looker Studio, apprends à créer des tableaux de bord de suivi de données Open Data à la fois pertinents et performants. Si votre entreprise ne dispose pas d’une grande infrastructure, formez-vous en BigQuery et utilisez la puissance de traitement de l’infrastructure de Google.

 

Objectifs

  • Savoir charger et manipuler des données avec BigQuery
  • Réaliser l’analyse de grands ensembles de données
  • Maîtriser le langage SQL avec BigQuery
  • Créer des visualisations de données à l’aide de Looker Studio

 

Public visé

  • Business analyst
  • Financial analyst
  • Data analyst
  • Data scientist
  • Data engineer
  • Data miner

 

Pré-requis

  • Connaissance du langage SQL
  • Avoir un compte Google avec des crédits GCP disponibles

Programme de notre formation BigQuery

 

Présentation de BigQuery : un data warehouse dans le cloud

  • Qu’est-ce que BigQuery?
  • Pourquoi BigQuery?
  • Comment ça marche ?
  • Les principaux avantages
  • Les fonctionnalités (SQL, automatisation, AutoML, BI…)
  • Les coûts associés, estimateur de coûts
  • TP : Sur un projet, une entreprise interroge 200 Go de données et stocke en moyenne mensuelle 500 To. Quel est le coût de ce projet en juin ?

 

Utilisation de BigQuery

  • Présentation de l’interface
  • Comptes et droits d’accès
    • IAM
    • Administration
  • Les datasets publiques
  • Faire une requête SQL
  • Scheduled Queries (automatisation)
  • Exercice pratique

 

SQL basique

  • Apprendre les principales commandes
  • Interroger les données en utilisant les différents types de requêtes
  • Instructions de base (SELECT, FROM, WHERE,…)
  • Agréger les données (COUNT, SUM, GROUP BY, ORDER BY)
  • Exercices pratiques (1 ou plusieurs)

 

Ingestion de donnée

  • Intégrer un .csv, Google Sheet
  • Les “data transferts” natifs
  • Les outils ELTs
  • Exercice pratique

 

Exploiter les données

  • CSV, JSON, Google Sheet
  • Exploration via Google Looker Studio
    • Créer des visualisations à l’aide de vos données de requête
  • Introduction sur les “reverse ETL” (Census, Hightouch)
  • Power BI / Excel
  • Exercice pratique

 

Modules complémentaires (+1 jour)

 

Exploration données GA et SQL avancé

  • Tableaux bigquery (UNNEST, ARRAY_AGG…)
  • Window functions
  • Joindre les données (jointures et union)
  • Créer une view
  • Créer une materialized view

 

Création d’audiences avec machine learning

  • Data cleaning
  • Créer une view
  • Entraîner un modèle Kmean
  • Analyser un modèle et faire des prédictions

 

Dataform et Dataprep

  • Dataform : Grâce à ce Framework, publiez des tableaux, écrivez des tests de données et automatisez des flux de travail
  • Dataprep : Un service visuel intelligent pour explorer, nettoyer et préparer des données cloud à analyser et à utiliser pour le machine learning

Pour aller plus loin

Formation Cassandra

Formation Elastic Stack ELK

FORMATION Power Platform

FORMATION Chatbot : État de l’art

FORMATION Kibana Data Analyst – Elastic Stack

FORMATION Azure Machine Learning

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Témoignages

Noté 3 sur 5
29 juillet 2022

1. Maximized virtual experience (i.e. recorded sessions, online documentation)

2. Clear timetable for the first day (and a bit for the second day as well) -> especially liked the designated breaks to refresh the brain

3. Adapted with data that could be useful since Sephora data was not available

I think the training was not planned to its true potential.

1. Skill level of participants not gauged accurately meaning the level of difficulty along with contents of the training did not match as expected.

2. Prerequisites not taken into account complete -> kept running into the « billing issue »

3. Sample projects not prepared in advance -> encountered a lot of errors in the demos. I get that seeing real debugging situations is good but I think spending too much time on « unforeseen » errors is not a good use of time

4. Structure could have been improved as the flow of lessons sometimes made us confused what was happening

Really appreciate the time and effort of the instructors. The training didn’t go perfect but it was still informative. Thank you!

Karlo F. de chez Sephora

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Noté 3 sur 5
29 juillet 2022

1. Maximized virtual experience (i.e. recorded sessions, online documentation)

2. Clear timetable for the first day (and a bit for the second day as well) -> especially liked the designated breaks to refresh the brain

3. Adapted with data that could be useful since Sephora data was not available

I think the training was not planned to its true potential.

1. Skill level of participants not gauged accurately meaning the level of difficulty along with contents of the training did not match as expected.

2. Prerequisites not taken into account complete -> kept running into the « billing issue »

3. Sample projects not prepared in advance -> encountered a lot of errors in the demos. I get that seeing real debugging situations is good but I think spending too much time on « unforeseen » errors is not a good use of time

4. Structure could have been improved as the flow of lessons sometimes made us confused what was happening

Really appreciate the time and effort of the instructors. The training didn’t go perfect but it was still informative. Thank you!

Karlo F. de chez Sephora
Noté 4 sur 5
29 juillet 2022

A lot of practise and examples

No real data on what is priority for countries or real world use cases

deep dive in data preparation and usage based on real world needs

overall was good and the trainers were quite flexible in adapting the content to our needs.

Da L. de chez Sephora

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