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Formation Google Cloud Platform GCP200DWBQ Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration


  • GCP200DWBQ
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 2625 € HT

96%

Taux de satisfaction clients
(sur 1392 évaluations du 19/05/21 au 22/04/24)

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Objectifs

A l’issue de la formation le participant sera capable de :
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.

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent avoir suivi le cours Big Data and Machine Learning Fundamentals ou avoir des connaissances équivalentes.

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, 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.

Dernière mise à jour

Programme mis à jour le 31 janvier 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.

Formations modulables

Toutes nos formations sont disponibles en présentiel comme en distanciel, en mode coaching individuel ou en groupe de 3 à 6 participants maximum.

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
Principes de base de l’architecture BigQuery

Sujets

Introduction
Infrastructure centrale BigQuery
Stockage BigQuery
Traitement des requêtes BigQuery
Shuffling des données BigQuery
Objectifs
Expliquer les avantages du stockage en colonne.
Comprendre comment BigQuery traite les données.
Découvrir les principes de base du service de shuffling de BigQuery pour améliorer l’efficacité des requêtes.
Activités
Ateliers et démos
Module2
Optimisations de stockage et de schéma

Sujets

Stockage BigQuery
Partitionnement et clustering
Champs imbriqués et répétés
Syntaxe ARRAY et STRUCT
Les meilleures pratiques
Objectifs
Comparer les performances de différents schémas (snowflake, dénormalisé, et champs imbriqués et répétés).
Partitionner et regrouper les données pour de meilleures performances.
Améliorer la conception du schéma à l’aide de champs imbriqués et répétés.
Décrire les meilleures pratiques supplémentaires telles que l’expiration des tables et des partitions
Activités
Ateliers et démos
Module3
Ingestion de données

Sujets

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
Objectifs
Ingérer des données par lots et en continu.
Interroger des sources de données externes.
Planifier les transferts de données.
Comprendre comment utiliser l’API Storage Write.
Activités
Ateliers et démos
Module4
Modification des données

Sujets

Gestion du changement dans les entrepôts de données
Gestion des Slowly Changing Dimensions (SCD)
Déclarations DML
Bonnes pratiques DML et problèmes courants
Objectifs
Écrire des instructions DML.
Résoudre les problèmes de performances et les goulots d’étranglement courants de DML.
Identifiez les Slowly Changing Dimensions (SCD) dans vos données et effectuez des mises à jour.
Module5
Améliorer les performances de lecture

Sujets

Cache de BigQuery
Vues matérialisées
BI Engine
Lectures à haut débit
API de lecture de stockage BigQuery
Objectifs
Explorer le cache de BigQuery.
Créer des vues matérialisées.
Travailler avec BI Engine pour accélérer vos requêtes SQL.
Utiliser l’API Storage Read pour un accès rapide au stockage géré par BigQuery.
Expliquer les écueils liés à l’utilisation de sources de données externes.
Activités
Ateliers et démos
Module6
Optimisation et dépannage des requêtes

Sujets

Exécution simple des requêtes
SELECT et Agrégation
JOIN et JOIN biaisés
Filtrage et classement
Meilleures pratiques pour les fonctions
Objectifs
Interpréter les détails d’exécution de BigQuery et le plan de requête.
Optimiser les performances des requêtes en utilisant les méthodes suggérées pour les instructions et les clauses SQL.
Démontrer les meilleures pratiques pour les fonctions dans les cas d’utilisation métier.
Activités
Ateliers et démos
Module7
Gestion de la charge de travail et tarification

Sujets

Emplacements BigQuery
Modèles de tarification et estimations
Réservations de créneaux
Contrôle des coûts
Objectifs
Définir un emplacement BigQuery.
Expliquer les modèles de tarification et les estimations de tarification (interface utilisateur BigQuery, bq dry_run, API jobs).
Comprendre les réservations de créneaux, les engagements et les affectations.
Identifier les meilleures pratiques pour contrôler les coûts.
Activités
Démos
Module8
Journalisation et surveillance

Sujets

Cloud Monitoring
BigQuery Admin Panel
Cloud Audit Logs
INFORMATION_SCHEMA
Chemin de requête et erreurs courantes
Objectifs
Utiliser Cloud Monitoring pour afficher les métriques BigQuery.
Explorez le BigQuery Admin Panel.
Utiliser les Cloud Audit Logs.
Utiliser les tables INFORMATION_SCHEMA pour obtenir des informations sur vos entités BigQuery.
Activités
Ateliers et démos
Module9
Security in BigQuery

Sujets

Ressources sécurisées avec IAM
Vues autorisées
Données sécurisées avec classification
Chiffrement
Découverte et gouvernance des données
Objectifs
Explorer la découverte de données à l’aide de Data Catalog.
Discuter de la gouvernance des données à l’aide de l’API DLP et Data Catalog.
Créer des stratégies IAM (par exemple, des vues autorisées) pour sécuriser les ressources.
Sécuriser les données avec des classifications (par exemple, des politiques au niveau des lignes).
Comprendre comment BigQuery utilise le chiffrement.
Laboratoires et démos
Activités
Ateliers et démos
Module10
Automatisation des charges de travail

Sujets

Planifier des requêtes
Script
Procédures stockées
Intégration avec les produits Big Data
Objectifs
Planifier des requêtes.
Utiliser des scripts et des procédures stockées pour créer des transformations personnalisées.
Décrire comment intégrer les charges de travail BigQuery à d’autres produits de big data Google Cloud.
Activités
Démos
Module11
Apprentissage automatique dans BigQuery

Sujets

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
Objectifs
Décrire certaines des différentes applications de BigQuery ML.
Créer et déployer plusieurs catégories de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
Utiliser AutoML Tables pour résoudre des problèmes commerciaux à forte valeur.
Activités
Ateliers et démos

Les prochaines
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02 septembre 2024
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