Formation SQL pour BigQuery : Pipeline et optimisation

Cette formation SQL pour BigQuery est conçue pour permettre aux participants de maîtriser l’utilisation de SQL sur Google BigQuery. Ils exploreront les concepts clés pour interagir avec cette solution d’entrepôt de données cloud, en utilisant à la fois l’interface en ligne de commande (CLI) et la console web. Les participants apprendront également à gérer les rôles et permissions avec IAM, tout en optimisant leurs requêtes dans une logique de pipeline (matérialisation et dématérialisation des données).

L’accent sera mis sur l’optimisation des performances grâce à l’indexation et à la gestion efficace des ressources.

Objectif opérationnel :

Savoir exploiter BigQuery pour des besoins d’analyse de données complexes, tout en optimisant les performances et les coûts.

Objectifs pédagogiques :

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

• Comprendre les bases de BigQuery et ses avantages par rapport aux bases de données traditionnelles
• Apprendre à utiliser efficacement l’interface CLI et la console BigQuery
• Maîtriser la gestion des rôles et permissions (IAM)
• Concevoir et exécuter des requêtes SQL optimisées pour BigQuery
• Implémenter des pipelines d’analyse avec matérialisation et dématérialisation des tables
• Optimiser les performances avec l’indexation et les bonnes pratiques

Public :

Ce cours s’adresse aux analystes de données, développeurs, et administrateurs qui souhaitent exploiter BigQuery pour des analyses de données massives.

Prérequis :

Des connaissances préalables en SQL sont nécessaires pour suivre cette formation. Vous pouvez les acquérir en suivant la formation SQL : les fondamentaux (OIBB).

Introduction à BigQuery

Utilisation de la console et de la CLI BigQuery

Gestion des permissions avec IAM

Conception et optimisation des requêtes SQL

Pipelines d’analyse avec matérialisation et dématérialisation

Cette formation alterne théorie et pratique pour une meilleure assimilation des notions. Chaque atelier est conçu pour appliquer les concepts appris à des scénarios réels, tels que l’optimisation des coûts et des performances sur des datasets massifs.