Informatique

Formation Formation Google BigQuery : Maîtriser ETL et Data Warehouse

Maîtrisez Google BigQuery. Apprenez le requêtage avancé, ETL et la gestion d'un Data Warehouse. Optimisez vos analyses de données massives. Prise en main rapide, techniques avancées. Exploitez pleinement le potentiel de vos données avec BigQuery.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Maîtriser les principes de base et les fonctionnalités avancées de Google BigQuery
Concevoir et mettre en œuvre des pipelines ETL efficaces pour la gestion de données
Concevoir et gérer des Data Warehouse optimisés pour les besoins de votre organisation
Intégrer Google BigQuery aux outils BI existants pour renforcer l'analyse des données

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction à Google BigQuery et l'écosystème Google Cloud

  • —Présentation de Google Cloud Platform (GCP) et ses services Data
  • —Rôle et positionnement de Google BigQuery dans GCP
  • —Terminologie BigQuery : projets, datasets, tables, slots
  • —Concepts clés du traitement de données distribué et serverless
02

Premiers pas avec BigQuery : Interface et fondamentaux SQL

  • —Navigation dans la console BigQuery (UI)
  • —Création et gestion de projets, datasets et tables
  • —Syntaxe SQL et spécificités BigQuery (Standard SQL)
  • —Requêtage de base : SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY, LIMIT
03

Requêtes avancées : Fonctions et Opérateurs BigQuery

  • —Fonctions d'agrégation (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
  • —Fonctions de chaînes de caractères (CONCAT, SUBSTR, LENGTH)
  • —Fonctions numériques (ROUND, CEIL, FLOOR) et fonctions de date/heure
  • —Opérateurs logiques, arithmétiques et de comparaison
04

Jointures, sous-requêtes et CTEs pour l'analyse de données

  • —Types de jointures : INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN
  • —Utilisation et optimisation des sous-requêtes
  • —Common Table Expressions (CTEs) pour la lisibilité des requêtes
  • —Cas pratiques de requêtage multi-tables
05

Data Loading : Chargement de données dans BigQuery

  • —Méthodes de chargement : Console, BigQuery CLI, API
  • —Chargement de fichiers plats : CSV, JSON, Parquet, Avro
  • —Chargement en streaming et données semi-structurées
  • —Gestion des schémas et détection automatique
06

Concepts d'ETL (Extract, Transform, Load) avec BigQuery

  • —Vue d'ensemble du processus ETL et son importance en BI
  • —Extraction de données de sources diverses (Cloud Storage, etc.)
  • —Transformation des données via SQL et UDFs (User-Defined Functions)
  • —Chargement optimisé des données transformées dans BigQuery
07

Introduction au Data Warehouse et modélisation de données

  • —Concepts fondamentaux du Data Warehouse (DW)
  • —Schémas en étoile (Star Schema) et en flocon (Snowflake Schema)
  • —Dimensions, faits et mesures : conception de tables optimisées
  • —Stratégies de partitionnement et de clustering pour les DW
08

Gestion d'un Data Warehouse sur BigQuery

  • —Configurer et gérer les datasets dans BigQuery pour un Data Warehouse efficace
  • —Utiliser les partitions et clustering pour optimiser le stockage et les performances
  • —Appliquer les meilleures pratiques pour la gestion des schémas et des données
  • —Surveiller et auditer les requêtes pour assurer la qualité des données dans BigQuery
  • —Mettre en œuvre des stratégies de sauvegarde et de récupération pour sécuriser les données
09

Requêtes avancées : Fonctions analytiques et fenêtrage

  • —Fonctions de classement (RANK, DENSE_RANK, NTILE)
  • —Fonctions de fenêtrage (ROW_NUMBER, LEAD, LAG)
  • —Calculs de sommes cumulatives et moyennes mobiles
  • —Cas d'usage des fonctions analytiques pour la Business Intelligence
10

Optimisation des requêtes et gestion des performances

  • —Comprendre le plan d'exécution des requêtes BigQuery
  • —Bonnes pratiques de requêtage pour la performance et les coûts
  • —Utilisation des caches et de la gestion de slots
  • —Surveillance des requêtes et analyse des goulots d'étranglement
11

Interfaçage BigQuery avec les outils BI et de DataViz

  • —Connexion de BigQuery à Google Data Studio (Looker Studio)
  • —Intégration avec d'autres outils BI (Tableau, Power BI)
  • —Exportation de données vers Google Sheets ou CSV
  • —Scénarios d'utilisation pour la création de tableaux de bord
12

Sécurité, Droits d'accès et Bonnes Pratiques BigQuery

  • —Gestion des rôles et permissions IAM pour BigQuery
  • —Sécurité au niveau des datasets et des tables
  • —Cryptage des données au repos et en transit
  • —Audit logging et surveillance des activités BigQuery
Le conseil de l'expert

L’un des objectifs pédagogiques clés de cette formation est de maîtriser les principes de base et les fonctionnalités avancées de Google BigQuery. En vous familiarisant avec l’interface et les fondamentaux SQL dès le début, vous poserez les bases nécessaires pour exploiter pleinement les capacités de BigQuery. Cela vous permettra de mener des analyses de données complexes et de construire des rapports pertinents, qui répondent aux besoins spécifiques de votre organisation. Un défi fréquent pour les apprenants dans le domaine des ETL et des Data Warehouse est la compréhension des concepts sous-jacents et leur mise en application pratique. Souvent, les utilisateurs peinent à concevoir des pipelines ETL efficaces, ce qui peut entraîner des inefficacités dans la gestion des données. Cette formation vous apprendra à surmonter ces obstacles en vous fournissant des techniques éprouvées et des exemples concrets qui faciliteront votre apprentissage et votre mise en œuvre. Ce qui distingue cette formation des autres approches est son intégration complète des outils Google Cloud avec une attention particulière portée à l'optimisation des Data Warehouse. En plus d'apprendre à concevoir et gérer des Data Warehouse, vous découvrirez comment intégrer Google BigQuery avec d'autres outils BI existants. Cette approche holistique vous permettra d'améliorer vos analyses de données et de maximiser l'efficacité de vos processus décisionnels. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous recommande de préparer des cas d'utilisation réels issus de votre environnement de travail. En apportant des exemples concrets, vous pourrez poser des questions ciblées et bénéficier d'un retour d'expérience personnalisé. N’hésitez pas à partager vos défis et vos attentes avec le formateur, car cela enrichira les échanges et vous aidera à appliquer directement les compétences acquises à votre quotidien professionnel.

Pourquoi choisir cette formation en informatique

🎯

Maîtrise de BigQuery

Apprenez à exploiter pleinement Google BigQuery, de l'interface aux requêtes avancées, pour une gestion optimale de vos données.

🔄

Pipeline ETL Efficace

Concevez et mettez en œuvre des pipelines ETL performants adaptés à votre organisation, garantissant une transformation fluide des données.

📊

Data Warehouse Optimisé

Développez des Data Warehouses sur mesure, alignés sur les besoins spécifiques de votre entreprise, pour une analyse approfondie.

🔗

Intégration BI Transparente

Intégrez facilement BigQuery avec vos outils BI existants, renforçant ainsi vos capacités d'analyse des données en temps réel.

💡

Approche Pratique

Bénéficiez d'une formation axée sur des cas concrets et des exercices pratiques, facilitant l'acquisition rapide de compétences.

📚

Formation pour Tous Niveaux

Que vous soyez débutant ou expert, cette formation s'adapte à votre niveau, garantissant une montée en compétences efficace.

Compétences acquises

Maîtrise du requêtage Google BigQuery

Écrire et optimiser des requêtes SQL complexes, incluant les fonctions avancées et le fenêtrage, pour extraire et analyser des données massives avec BigQuery.

Gestion de pipelines ETL avec BigQuery

Concevoir et implémenter des processus ETL (Extraction, Transformation, Chargement) pour ingérer et préparer des données, assurant leur qualité et leur disponibilité.

Conception de Data Warehouse sur BigQuery

Modéliser, structurer et maintenir un Data Warehouse performant sur BigQuery, optimisé pour l'analyse et la Business Intelligence.

Intégration BigQuery aux outils BI

Connecter BigQuery aux principaux outils de Business Intelligence et de visualisation de données pour créer des tableaux de bord interactifs et des rapports analytiques.

Public, prérequis et modalités

Public visé

Data Analysts & Scientist Développeurs BI / ETL Chefs de projet Data Admin & Architectes Cloud

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, bien que connaissances de base en informatique et en analyse de données soient souhaitables.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Un examen théorique et pratique sera effectué à la fin de la formation pour évaluer les compétences acquises Un projet individuel ou en équipe sera proposé pour mettre en œuvre les connaissances acquises dans un contexte réel Un feedback continu sera fourni par le formateur pour aider les participants à suivre leur progression et à identifier les domaines de progrès

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

En savoir plus

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

En savoir plus

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Après la formation, un participant a conçu un pipeline ETL pour intégrer des données à Google BigQuery, améliorant ainsi l'analyse des données. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Un autre a commencé à utiliser les jointures apprises pour optimiser ses requêtes, ce qui a accéléré le traitement des données dans son équipe. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

- Connaissances de base en SQL (SELECT, FROM, WHERE). - Bonne compréhension des concepts de bases de données relationnelles. - Familiarité avec les environnements Cloud est un plus mais n'est pas obligatoire.

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