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Formation Google Cloud Platform GCP200DA – Analyse et visualisation de données


  • GCP200DA
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 2625 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1596 évaluations du 19/05/21 au 16/12/24)

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Objectifs

A l’issue de la formation, l’apprenant sera capable de :
Être en mesure d’obtenir des informations pertinentes à partir de données à l’aide des outils d’analyse et de visualisation de Google Cloud Platform
Comprendre comment charger, nettoyer et transformer des données à grande échelle
Être capable d’explorer et de visualiser les données à l’aide de Google Data Studio
Apprendre à optimiser et écrire des requêtes hautes performances et résoudre les problèmes associés
S’exercer avec des API de ML prédéfinies pour analyser les images et le texte
Savoir « entraîner » des modèles de ML de classification et de prévision à l’aide de SQL avec BQML

Prérequis

Maîtriser les principes de base du langage ANSI SQL

Cette formation ne peut être financée que dans le cadre d’un projet d’entreprise (prise en charge entreprise ou OPCO). Les dossiers à financement personnel et CPF ne sont pas pris en compte.

Public

Analystes de données, analystes d’affaires et professionnels de la veille stratégique
Ingénieurs des données Cloud qui collaborent avec des analystes de données pour créer des solutions de données évolutives sur Google Cloud Platform

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 14 février 2024
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Bon à savoir

Evaluez votre niveau

Pour vous aider à bien choisir votre formation, nous vous proposons soit un entretien avec le formateur soit un test d’évaluation. Cela vous assurera que vous disposez des connaissances nécessaires pour suivre la formation dans des conditions optimales.

Sessions garanties

La majorité de nos sessions proposées en distanciel sont garanties. Elles peuvent être enregistrées à la demande.

Travaux pratiques

Nos formations comprennent de nombreux travaux pratiques pour un meilleur apprentissage (60 % de pratique). Nous proposons également de travailler sur vos données pour une meilleure expérience.
modules

Les Modules
de formation

Module1
Introduction à Google Cloud Platform

Mettre en évidence les défis analytiques rencontrés par les analystes de données

Comparer le Big Data On-Premises vs dans le Cloud
Apprendre des cas d’utilisation réels d’entreprises transformées grâce à l’analyse dans le cloud
Parcourir les bases d’un projet Google Cloud Platform
Module2
Analyse de grands ensembles de données avec BigQuery

Parcourir les tâches et défis d’un analyste de données et introduction aux outils de données sur Google Cloud Platform

Démo: Analyser 10 milliards d’enregistrements avec Google BigQuery
Explorer 9 fonctionnalités fondamentales de Google BigQuery
Comparer les outils GCP pour les analystes, les scientifiques et les ingénieurs de données
Atelier: Principes de base de BigQuery
Module3
Explorer votre ensemble de données public avec SQL

Comparer les techniques courantes d’exploration de données

Apprendre à coder du SQL standard de haute qualité
Explorer les jeux de données publics Google BigQuery
Aperçu de la visualisation: Google Data Studio
Atelier: Explorer votre ensemble de données de commerce électronique avec SQL dans Google BigQuery
Module4
Nettoyage et transformation de vos données avec Cloud Dataprep

Examiner les 5 principes de l’intégrité des ensembles de données

Caractériser la forme et le biais d’un jeu de données
Nettoyer et transformer des données à l’aide de SQL
Nettoyer et transformer les données à l’aide d’une nouvelle interface utilisateur: présentation de Cloud Dataprep
Atelier: Création d’un pipeline de transformation de données avec Cloud Dataprep
Module5
Visualisation des informations et création de requêtes planifiées

Présentation des principes de visualisation des données

Approches exploratoires vs approches explicatives
Démonstration: interface utilisateur de Google Data Studio
Connecter Google Data Studio à Google BigQuery
Atelier: Comment créer un tableau de bord BI à l’aide de Google Data Studio et BigQuery
Module6
Stockage et ingestion de nouveaux ensembles de données

Comparer les tables permanentes et temporaires

Enregistrer et exporter les résultats de requête
Aperçu des performances: cache de requête
Atelier: Ingestion de nouveaux jeux de données dans BigQuery
Module7
Enrichir votre entrepôt de données avec JOINs

Fusionner les tables de données historiques avec UNION

Présentation des wildcards de tables pour des fusions faciles
Examen des schémas de données: liaison de données entre plusieurs tables
Exemples de jointures et pièges liés aux jointures
Atelier: Dépannage et résolution des problèmes liés aux jointures
Module8
Partitionnement de vos requêtes et tables pour des informations avancées

Examen des instructions SQL Case

Présentation des fonctions de fenêtre analytique
Protéger vos données avec le cryptage de champs unidirectionnel
Discussion autour de la conception efficace de sous-requêtes et CTE
Comparer les UDF SQL et Javascript
Atelier: Création de tables partitionnées par date dans BigQuery
Module9
Conception de schémas à l’échelle: tableaux et structures dans BigQuery

Comparer Google BigQuery à l’architecture des bases de données RDBMS traditionnelle

Normalisation vs dénormalisation: compromis sur les performances
Revue de schéma: le bon, le mauvais et le laid
Tableaux et données imbriquées dans Google BigQuery
Atelier: Interrogation de données imbriquées et répétées
Atelier: Conception de schéma pour la performance: tableaux et structures dans BigQuery
Module10
Optimisation des requêtes pour la performance

Exploration d’un job BigQuery

Calculer les tarifs BigQuery: coûts de stockage, de requête et de streaming
Optimiser les requêtes pour le coût
Module11
Contrôle de l’accès avec les meilleures pratiques de sécurité des données

Meilleures pratiques de sécurité des données

Contrôle des accès avec les vues autorisées
Module12
Prédire les achats de retour des visiteurs avec BigQuery ML

Introduction au ML

Sélection de caractéristiques
Types de modèles
Machine learning dans BigQuery
Atelier: Prédire les achats des visiteurs avec un modèle de classification BigQuery ML
Module13
Dériver des informations à partir de données non structurées à l’aide du Machine Learning

ML structuré vs non structuré

Modèles ML préconstruits
Atelier: Extraire, analyser et traduire du texte à partir d’images avec les API Cloud ML
Atelier: Entraînement avec des modèles ML prédéfinis à l’aide de l’API Cloud Vision et d’AutoML
Module14
Conclusion

Résumé du cours

Les prochaines
sessions de formation

Sur demande
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18 novembre 2024
13 janvier 2025
17 mars 2025
12 mai 2025

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