BigQuery Avancé : Optimisation, modélisation analytique et automatisation

Passez à la vitesse supérieure avec BigQuery : optimisez vos performances grâce au partitionnement et au clustering, automatisez vos analyses avec des scripts SQL et le scheduler GCP, exploitez les fonctions analytiques avancées pour des traitements complexes, et modélisez des cas métiers exigeants directement dans votre entrepôt de données.
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Objectifs de la formation

BigQuery Avancé : Optimisation, modélisation analytique et automatisation

  • Optimiser la performance via partitionnement et clustering.


  • Automatiser des flux d’analyse avec des scripts SQL ou le scheduler GCP.


  • Exploiter des fonctions analytiques avancées (fenêtres, requêtes récursives, etc.)


  • Modéliser des cas métiers complexes dans BigQuery.



    Pré-requis pour suivre cette formation

    Bon niveau en SQL Utilisation préalable de BigQuery Connaissances des bases de GCP (IAM, Storage, etc.)

    A qui s'adresse cette formation ?

    Analystes de données intermédiaires à confirmés Développeurs de pipelines data Data scientists utilisant BigQuery en production

    Formations recommandées

    Aucun programme supplémentaire n'est requis pour suivre cette formation.

    • Au programme de la formation
    BigQuery Avancé : Optimisation, modélisation analytique et automatisation

    Requêtes analytiques avancées
    • Fonctions de fenêtrage (OVER, PARTITION BY, ROW_NUMBER)
    • Calculs glissants et cumulés
    • Lag/Lead, First_Value, Ntile
    Partitionnement et clustering avancés
    • Création de tables partitionnées par date/colonne
    • Utilisation du clustering pour accélérer les requêtes
    • Impact sur le coût et le temps d'exécution
    Scripts SQL et procédures stockées
    • Syntaxe des scripts SQL (DECLARE, BEGIN, IF, LOOP)
    • Création et exécution de procédures stockées
    • Gestion des erreurs et logique conditionnelle
    Exercices pratiques
    • Étude de cas sur des séries temporelles
    • Analyse de cohortes ou indicateurs avancés
    Automatisation avec les tâches planifiées
    • Utilisation du Job Scheduler dans BigQuery
    • Surveillance des jobs, historique et logs
    • Notifications et alertes
    Modélisation de données analytiques
    • Approche modulaire avec vues matérialisées
    • Conception de modèles en étoile (Star Schema)
    • Bonnes pratiques de structuration
    Machine Learning dans BigQuery (AutoML/ML.SQL)
    • Création de modèles ML avec CREATE MODEL
    • Entraînement supervisé pour classification/régression
    • Prédiction intégrée dans une requête SQL
    Projet final
    • Automatisation d’un pipeline analytique
    • Construction d’une architecture BigQuery complète
    • Présentation des résultats dans un dashboard Looker Studio

    Méthode pédagogique

    8 participants maximum, un poste par stagiaire et un support de cours est remis en fin de stage. La formation est constituée d'apports théoriques, de démonstrations et de mises en pratique basées sur des exercices (méthode démonstrative).

    Accessibilité

    Cette formation est accessible aux personnes en situation de handicap.

    Modalité de validation des acquis

    Évaluation continue des connaissances via des exercices et/ou ateliers et des acquis via un questionnaire en fin de formation. Attestation de fin de stage (certificat de réalisation). Émargement quotidien d'une feuille de présence.

    En savoir plus sur notre approche...

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