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Plan du cours

Introduction à BigQuery

  • Architecture et fonctionnalités de BigQuery
  • Modèle de coûts et structure de tarification
  • Vue d'ensemble de l'exécution des requêtes et du stockage

Optimisation des requêtes et réduction des coûts

  • Techniques de réglage des requêtes
  • Tables partitionnées et clusterisées
  • Surveillance et analyse des performances des requêtes
  • Laboratoire pratique : optimisation des requêtes pour l'efficacité des coûts

Intégration et transformation des données

  • Chargement de données à partir de sources externes
  • Utilisation de Dataflow et Dataprep pour l'ETL
  • Vues matérialisées et requêtes planifiées
  • Laboratoire pratique : création d'un pipeline de rapports

Introduction à BigQuery ML

  • Vue d'ensemble de l'apprentissage automatique dans BigQuery
  • Types de modèles pris en charge (régression linéaire, régression logistique, clustering, etc.)
  • Syntaxe SQL pour les modèles ML
  • Laboratoire pratique : création et entraînement d'un modèle

Construction de modèles prédictifs avec BigQuery ML

  • Entraînement et évaluation des modèles
  • Utilisation de ML.EVALUATE et ML.PREDICT
  • Intégration des prédictions dans les rapports
  • Laboratoire pratique : flux de travail d'analyse prédictive

Meilleures pratiques pour l'analyse des données d'entreprise

  • Gouvernance et contrôle d'accès
  • Gestion des grands jeux de données à grande échelle
  • Stratégies de contrôle des coûts
  • Études de cas d'implémentations réussies

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base de SQL
  • Familiarité avec les concepts de gestion des données
  • Expérience avec des outils de rapports ou d'analyse

Public cible

  • Analystes de données
  • Développeurs BI
  • Ingénieurs de données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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