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Formation SQL pour BigQuery : Pipeline et optimisation

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
2 jours
Niveau
Fondamental
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation SQL BigQuery

Cette formation SQL pour BigQuery est conçue pour permettre aux participants de maîtriser l’utilisation de SQL sur Google BigQuery. Ils exploreront les concepts clés pour interagir avec cette solution d’entrepôt de données cloud, en utilisant à la fois l’interface en ligne de commande (CLI) et la console web. Les participants apprendront également à gérer les rôles et permissions avec IAM, tout en optimisant leurs requêtes dans une logique de pipeline (matérialisation et dématérialisation des données).

L’accent sera mis sur l’optimisation des performances grâce à l’indexation et à la gestion efficace des ressources.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation SQL pour BigQuery, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Comprendre les bases de BigQuery et ses avantages par rapport aux bases de données traditionnelles
  • Apprendre à utiliser efficacement l’interface CLI et la console BigQuery
  • Maîtriser la gestion des rôles et permissions (IAM)
  • Concevoir et exécuter des requêtes SQL optimisées pour BigQuery
  • Implémenter des pipelines d’analyse avec matérialisation et dématérialisation des tables
  • Optimiser les performances avec l’indexation et les bonnes pratiques

Objectifs opérationnels

Objectif opérationnel :

Savoir exploiter BigQuery pour des besoins d’analyse de données complexes, tout en optimisant les performances et les coûts.

Programme

Contenu du cours, module par module

5 modules

Travaux pratiques

Cette formation alterne théorie et pratique pour une meilleure assimilation des notions. Chaque atelier est conçu pour appliquer les concepts appris à des scénarios réels, tels que l’optimisation des coûts et des performances sur des datasets massifs.

Programme mis à jour le 07/03/2025

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