Maîtrisez Google BigQuery pour l'analyse de données d'entreprise.

Pourquoi se former à google bigquery pour l'analyse

la volumétrie des données générées par les activités de l'entreprise rend l'extraction et l'analyse complexes. les outils traditionnels atteignent souvent leurs limites face à ces ensembles massifs. obtenir des insights pertinents rapidement devient un défi majeur pour les équipes. prendre des décisions basées sur des données précises exige des compétences spécifiques sur des plateformes adaptées.

Repères de marché sur data / bi

Chiffres issus de nos 105 référentiels comparés sur cette thématique, hors remises négociées.

Budget moyen (intra): 1 561 à 3 003 €
Durée moyenne: 3.9 jours
Parcours certifiants: 100 %
Disponible à distance: 100 %

Objectifs

exploiter l'architecture de Google BigQuery pour stocker et interroger des jeux de données volumineux.
rédiger des requêtes SQL avancées pour extraire des informations pertinentes et agrégées.
optimiser les performances des requêtes et gérer les coûts liés à l'utilisation de BigQuery.
intégrer BigQuery avec d'autres outils de visualisation de données comme Google Data Studio.
mettre en œuvre des pratiques de gestion des données et de sécurité au sein de l'environnement BigQuery.

Public concerné

analystes de données souhaitant approfondir leurs compétences sur le cloud.
ingénieurs data travaillant sur des infrastructures Google Cloud Platform.
chefs de projet BI responsables de la mise en place de solutions d'analyse.
architectes de données concevant des architectures Big Data.

Programme type

Introduction à Google BigQuery et son écosystème

présentation de BigQuery et de son positionnement dans Google Cloud.
architecture serverless et modèle de stockage columnar.
gestion des datasets, tables et vues.
interface utilisateur et outils de ligne de commande.

Requêtes SQL Avancées et Optimisation

syntaxe SQL spécifique à BigQuery (standard SQL).
fonctions analytiques et agrégations complexes.
optimisation des requêtes pour la performance et le coût.
gestion des erreurs et débogage.

Intégration et Visualisation des Données

chargement et exportation de données (GCS, streaming).
connexion de BigQuery à Google Data Studio (Looker Studio).
visualisation de données pour des tableaux de bord interactifs.
cas pratiques d'intégration avec d'autres services GCP.

Sécurité, Gouvernance et Coût

gestion des identités et des accès (IAM) dans BigQuery.
sécurité des données et conformité.
estimation et contrôle des coûts d'utilisation.
monitoring et audit des activités BigQuery.

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Prérequis

maîtrise des concepts fondamentaux de bases de données relationnelles.
connaissance pratique du langage SQL (requêtes de base).
accès à un compte Google Cloud (idéalement avec un projet actif).

Modalités

Durée: 2 à 3 jours
Prix indicatif: 1 800 € à 2 400 € (intra, groupe)
Formats: présentiel, distanciel, intra, hybride
Effectif: inter : 4 à 12 participants · intra : jusqu'à 12
Rythme: continu, séquencé ou en demi-journées, selon vos contraintes
Délai d'accès: sélection sous 48h, démarrage possible sous 2 à 4 semaines
Financement: OPCO, plan de développement des compétences, cpf selon l'organisme retenu
Évaluation: quiz ou cas pratique en fin de parcours, attestation remise à chaud
Accessibilité: adaptation possible aux situations de handicap, à préciser au cadrage
Certification: une attestation de fin de formation sera délivrée à chaque participant. le financement de cette formation est éligible via les dispositifs de formation professionnelle continue, selon les critères en vigueur.
Qualité: partenaires Qualiopi uniquement

Questions fréquentes

›cette formation inclut-elle un accès à une plateforme GCP ?

oui, des environnements temporaires de démonstration BigQuery seront fournis pour les exercices pratiques durant la session.

›faut-il déjà utiliser Google Cloud Platform pour suivre ce programme ?

non, une familiarité avec les concepts du cloud est utile mais n'est pas un prérequis strict pour appréhender BigQuery.

›quelles sont les principales différences entre BigQuery et une base de données SQL traditionnelle ?

bigQuery est optimisé pour le petabyte-scale et utilise une architecture columnar serverless, le distinguant des bases de données SQL traditionnelles orientées transaction.

›la formation couvre-t-elle la connexion de BigQuery à des outils tiers autres que Data Studio ?

oui, des principes d'intégration avec d'autres outils BI ou ETL seront abordés, bien que la focalisation reste sur l'écosystème Google.

Comment on sélectionne les organismes google bigquery pour l'analyse

Analyse indépendante multi-organismes
Aucune rémunération éditeur influençant le classement
Short-list argumentée et personnalisée

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