Formation Data Warehousing with BigQuery : Storage Design, Query Optimization, and Administration Découvrez l'architecture de BigQuery et les bonnes pratiques de conception, de lecture, d'optimisation et d'administration de votre entrepôt de données

Durant cette formation BigQuery vous découvrirez les composants internes de BigQuery et les bonnes pratiques de conception, d’optimisation et d’administration de votre entrepôt de données.

Grâce à une combinaison de passages théoriques, de démonstrations et d’ateliers, vous découvrirez l’architecture BigQuery et découvrirez comment concevoir un stockage et des schémas optimaux pour l’ingestion et les modifications de données. Ensuite, vous apprendrez des techniques pour améliorer les performances de lecture, optimiser les requêtes, gérer les charges de travail et utiliser les outils de journalisation et de surveillance.

Vous découvrirez également les différents modèles de tarification. Enfin, vous apprendrez différentes méthodes pour sécuriser les données, automatiser les charges de travail et créer des modèles de machine learning avec BigQuery ML.

Objectif opérationnel :

Savoir maîtriser les bonnes pratiques de conception, d’optimisation et d’administration de votre entrepôt de données BigQuery.

Objectifs pédagogiques : 

À l'issue de cette formation BigQuery vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :

• Décrire les principes de base de l’architecture BigQuery
• Implémenter des modèles de conception de stockage et de schéma pour améliorer les performances
• Utiliser DML et planifier des transferts de données pour ingérer des données
• Appliquer les meilleures pratiques pour améliorer l’efficacité de la lecture et optimiser les performances des requêtes
• Gérer la capacité et automatiser les charges de travail
• Comprendre les modèles par rapport aux anti-modèles pour optimiser les requêtes et améliorer les performances de lecture
• Utiliser des outils de journalisation et de surveillance pour comprendre et optimiser les modèles d’utilisation
• Appliquer les meilleures pratiques de sécurité pour gérer les données et les ressources
• Créer et déployer plusieurs catégories de modèles de machine learning avec BigQuery ML

Public :

Ce cours BigQuery s'adresse aux analystes de données, data scientists, ingénieurs de données et développeurs qui effectuent des travaux à grande échelle nécessitant des connaissances internes avancées de BigQuery pour optimiser les performances.

Prérequis :

Pour suivre cette formation BigQuery il est recommandé d'avoir des connaissances préalables en Big Data et en machine learning. Vous pouvez les acquérir en suivant par exemple la formation Machine Learning : État de l'art et bonnes pratiques (OMLE).

Principes de base de l’architecture BigQuery

Optimisations de stockage et de schéma

Ingestion de données

Modification des données

Améliorer les performances de lecture

Optimisation et dépannage des requêtes

Gestion de la charge de travail et tarification

Journalisation et surveillance

Security in BigQuery

Automatisation des charges de travail

Apprentissage automatique dans BigQuery