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Entrepôt de données avec BigQuery : Conception du stockage, optimisation des requêtes et administration

  • Référence GO8327
  • Durée 3 jour(s)
  • Version B

Modalité pédagogique

Classe inter à distance Prix

EUR2,490.00

hors TVA

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Modalité pédagogique

La formation est disponible dans les formats suivants:

  • Classe inter à distance

    Depuis n'importe quelle salle équipée d'une connexion internet, rejoignez la classe de formation délivrée en inter-entreprises.

  • Classe inter en présentiel

    Formation délivrée en inter-entreprises. Cette méthode d'apprentissage permet l'interactivité entre le formateur et les participants en classe.

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Résumé

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Dans ce cours, 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.

Mis à jour 12/02/2025

Classe à Distance - site Client

Cette formation peut être suivie à distance en synchrone depuis n'importe quel site pourvu d'une connexion internet (2 Mb/s en symétrique recommandés). Le programme (théorie et pratique) suit le même déroulé pédagogique qu'en présentiel. La solution technologique adoptée permet aux apprenants à distance de suivre les présentations faites au tableau, de voir et d'entendre l'instructeur et les participants en temps réel, mais également d'échanger avec eux.

Prochaines dates

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Public

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Cette formation est destinée 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.

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Objectifs de la formation

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  • 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.
Plus...

Programme détaillé

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Principes de base de l’architecture BigQuery

  • Introduction
  • Infrastructure centrale BigQuery
  • Stockage BigQuery
  • Traitement des requêtes BigQuery
  • Shuffling des données BigQuery

Optimisations de stockage et de schéma

  • Stockage BigQuery
  • Partitionnement et clustering
  • Champs imbriqués et répétés
  • Syntaxe ARRAY et STRUCT
  • Les meilleures pratiques

Ingestion de données

  • Options d’intégration de données
  • Ingestion par lots
  • Ingestion de diffusion en continu
  • Legacy Streaming API
  • BigQuery Storage Write API
  • Matérialisation des requêtes
  • Interroger des sources de données externes
  • Service de transfert de données

Modification des données

  • Gestion du changement dans les entrepôts de données
  • Gestion des Slowly Changing Dimensions (SCD)
  • Déclarations DML
  • Bonnes pratiques DML et problèmes courants

Améliorer les performances de lecture

  • Cache de BigQuery
  • Vues matérialisées
  • BI Engine
  • Lectures à haut débit
  • API de lecture de stockage BigQuery

Optimisation et dépannage des requêtes

  • Exécution simple des requêtes
  • SELECT et Agrégation
  • JOIN et JOIN biaisés
  • Filtrage et classement
  • Meilleures pratiques pour les fonctions

Gestion de la charge de travail et tarification

  • Emplacements BigQuery
  • Modèles de tarification et estimations
  • Réservations de créneaux
  • Contrôle des coûts

Journalisation et surveillance

  • Cloud Monitoring
  • BigQuery Admin Panel
  • Cloud Audit Logs
  • INFORMATION_SCHEMA
  • Chemin de requête et erreurs courantes

Security in BigQuery

  • Ressources sécurisées avec IAM
  • Vues autorisées
  • Données sécurisées avec classification
  • Chiffrement
  • Découverte et gouvernance des données

Automatisation des charges de travail

  • Planifier des requêtes
  • Script
  • Procédures stockées
  • Intégration avec les produits Big Data

Apprentissage automatique dans BigQuery

  • Présentation de BigQuery ML
  • Comment faire des prédictions avec BigQuery ML
  • Comment créer et déployer un système de recommandation avec BigQuery ML
  • Comment créer et déployer une solution de prévision de la demande avec BigQuery ML
  • Modèles de séries temporelles avec BigQuery ML
  • BigQuery ML Explainability
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Pré-requis

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  • Avoir suivi la formation Google Cloud Platform sur le BigData et le Machine Learning (GO8325), ou posséder une expérience équivalente
  • Avoir de l'expérience dans l'utilisation d'un langage de requête de type SQL pour analyser les données
Pré-requis recommandés :
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