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Plan du cours

Introduction à BigQuery

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

Optimisation des requêtes et réduction des coûts

  • Techniques d'ajustement des requêtes
  • Tables partitionnées et clusterisées
  • Surveillance et analyse des performances des requêtes
  • Atelier pratique : optimisation des requêtes pour une efficacité coût-optimale

Ingestion et transformation des données

  • Chargement de données depuis des sources externes
  • Utilisation de Dataflow et Dataprep pour l'ETL
  • Vues matérialisées et requêtes planifiées
  • Atelier pratique : construction d'un pipeline de reporting

Introduction à BigQuery ML

  • Vue d'ensemble du machine learning dans BigQuery
  • Types de modèles pris en charge (régression linéaire, régression logistique, regroupement, etc.)
  • Syntaxe SQL pour les modèles ML
  • Atelier pratique : création et entraînement d'un modèle

Création de modèles prédictifs avec BigQuery ML

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

Bonnes pratiques pour l'analyse en entreprise

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

Récapitulatif et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en SQL
  • Familiarité avec les concepts de gestion des données
  • Expérience avec des outils de reporting 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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