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Apprenez à exécuter des requêtes de données complexes. Transformez l'information brute en connaissances exploitables. Optimisez la gestion et l'analyse de vos bases de données. Cette formation couvre les techniques avancées pour extraire et manipuler les données efficacement. Idéal pour les professionnels souhaitant approfondir leurs compétences en traitement de données.
Réponse sous 24h ouvré
Exécuter des requêtes SQL complexes incluant jointures, sous-requêtes, et fonctions d'agrégation avancées pour transformer des données brutes en informations structurées et exploitables sur Google BigQuery.
Analyser les plans d'exécution et appliquer des techniques d'optimisation (partitionnement, clustering) pour réduire les temps de réponse et les coûts des requêtes dans Google BigQuery.
Charger efficacement des données tabulaires et semi-structurées dans BigQuery, et exporter des résultats de requêtes vers divers formats pour l'analyse ou l'intégration avec d'autres systèmes.
Utiliser les fonctions et opérateurs spatiaux, temporels et sur les expressions régulières de BigQuery pour une analyse de données approfondie et la résolution de problèmes complexes.
Perfectionnez vos compétences SQL pour des analyses plus profondes et rapides. Transformez des données brutes en insights stratégiques.
Maîtrisez les requêtes complexes, les fonctions avancées et l'optimisation des performances dans Google BigQuery.
Comprenez le potentiel de BigQuery pour mieux guider vos équipes et extraire de la valeur de vos vastes bases de données.
Améliorez votre phase de préparation des données avec des extractions et manipulations BigQuery plus efficaces et complexes.
- Présentation de Google BigQuery: architecture, avantages, cas d'usage.
- Concepts fondamentaux de SQL: SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT.
- Exploration de Datasets publics BigQuery.
- Fonctions d'agrégation SQL: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX.
- GROUP BY et HAVING pour filtrer les groupes de données.
- Utilisation de JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER) pour combiner des tables.
- Fonctions scalaires: numériques, date et heure, chaînes de caractères.
- REGEXP_CONTAINS, REGEXP_EXTRACT, REGEXP_REPLACE pour l'analyse textuelle.
- Traitement et nettoyage des colonnes textuelles.
- Gestion des dates et heures: TIMESTAMP, DATETIME, DATE, TIME.
- Fonctions temporelles: DATE_ADD, DATE_DIFF, EXTRACT.
- Introduction aux fonctions géospatiales (GEOGRAPHY type) dans BigQuery.
- Analyse des plans d'exécution de BigQuery.
- Optimisation des coûts et des performances des requêtes.
- Bonnes pratiques pour l'indexation et le partitionnement des tables.
- Chargement et exportation de données (CSV, JSON, Parquet).
- Gestion des schémas de table et des jeux de données.
- Contrôle d'accès et sécurité (IAM) dans BigQuery.
- Application des connaissances sur un projet de données réel.
- Introduction à l'intégration BigQuery avec d'autres outils Google Cloud (Looker Studio, Dataflow).
- Déploiement et automatisation de requêtes.
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Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.
Vous avez encore des questions ?- Connaissance de base des bases de données relationnelles - Familiarité avec les concepts SQL fondamentaux (SELECT, FROM, WHERE)
- Ordinateur (PC ou Mac) avec connexion internet stable - Navigateur web moderne (Chrome recommandé) - Compte Google Cloud Platform (gratuit ou payant selon l'usage)
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations
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25 juin 2025
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