Formation BigQuery avec Looker Studio (ex Data Studio)
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
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
Pré-requis techniques
- Un compte GCP fonctionnel avec les droits de création et d’administration de projet
- Pouvoir assigner un compte de facturation aux projets
- Avoir Git et gcloud CLI installés
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
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
Je recommande la formation
Afficher tous les témoignages
Je recommande la formation
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!
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.
Noter la formation
| 1790€ HT / personne |
| 2 jours (14 heures) |
UNE QUESTION ? UN PROJET ? UN AUDIT DE CODE / D'INFRASTRUCTURE ?
Pour vos besoins d’expertise que vous ne trouvez nulle part ailleurs, n’hésitez pas à nous contacter.
ILS SE SONT FORMÉS CHEZ NOUS
