Formations BigData & NoSql Formation BigQuery

Formation BigQuery

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Formation BigQuery

Prix 1790€ HT / personne
Durée 2 jours ( 14 heures )
Paris | à distance | FNE
Il ne reste que quelques places
NOUVEAU - Cafés et déjeuners offerts à partir du 11 octobre
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. Il représente un PaaS-service qui contient plusieurs fonctions de système de gestion de base de données. 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. 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

 

Public visé

  • Business analysts
  • Data analysts
  • Data scientists
  • Data engineers
  • Data miners

 

Pré-requis

  • Aucun pré-requis

Programme de notre formation BigQuery

 

Présentation de BigQuery

  • Qu’est-ce que BigQuery?
  • Pourquoi BigQuery?
  • Les principaux avantages
  • Les opportunités
  • Deux composants: Dremel et Borg

 

Langage SQL Standard

  • Apprendre les principales commandes
  • Interroger les données en utilisant les différents types de requêtes
  • Créer des requêtes simples :SELECT,FROM,WHERE,INSERT, DELETE
  • Créer des instructions COMMIT et ROLLBACK
  • Les instructions : CREATE TABLE, ALTER TABLE, DROP TABLE

 

Intégrer des données

  • Créer des bases de données et des tableaux simples
  • Apprendre différentes manières d’ingérer de données
  • Transmettre les données depuis Netezza, Oracle, Redshift, Snowflake ouTeradata vers BigQuery
  • Importer des différentes données dans un même entrepôt
  • Regrouper la statistique des différents systèmes

 

Exporter des données

  • Exporter les résultats aux formats CSV et JSON
  • Exporter en masse
  • Exporter des résultats dans DataStudio
  • Filtrer et traiter des donnés
  • Faire des analyses de données et rédiger des rapports

 

Découvrir des fonctionnalités

  • Entreposage sans serveur
  • Fonctionnalités multicloud
  • Traitement du langage naturel
  • Intégration de Machine Learning et d’IA
  • Base pour l’informatique décisionnelle
  • Requêter des tables JSON

 

Les tables partionnées

  • Qu’est-ce qu’une table partionnée
  • Comment créer une table partionnée
  • Savoir gérer les tables partionnées (mettre à jour leurs propriétés, les copier et les supprimer)
  • Créer une table partionnée à partir d’un résultat de requête
  • Grouper les tables partionnées dans un ensemble de données
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

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