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