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BigQuery Basics for Data Analysts

12 étapes 0 minute Gratuit

Vous souhaitez faire évoluer vos efforts d'analyse de données sans gérer le matériel de la base de données? Découvrez les meilleures pratiques pour interroger et obtenir des informations de votre entrepôt de données avec cette série interactive de laboratoires BigQuery. BigQuery est entièrement géré par Google, NoOps, base de données d'analyse à faible coût. Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets et des téraoctets de données sans avoir aucune infrastructure pour gérer ou avoir besoin d'un administrateur de base de données. BigQuery utilise SQL et peut tirer parti du modèle de paiement à l'utilisation. BigQuery permet vous concentrer sur l'analyse des données pour trouver des informations significatives.

Prérequis :

Il est recommandé mais pas obligatoire que les étudiants aient une familiarité avec des données et des feuilles de calcul.

Quest Outline

Atelier pratique

Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser les principales clauses SQL et vous entraîner à exécuter des requêtes structurées dans BigQuery et Cloud SQL.

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Atelier pratique

Utiliser l'interface Web de BigQuery

Dans cet atelier, vous allez apprendre à exécuter des requêtes sur des tables publiques et à charger des échantillons de données dans BigQuery à l'aide de l'interface utilisateur Web. Regardez cette courte vidéo : Get Meaningful Insights with Google BigQuery.

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Atelier pratique

BigQuery : Qwik Start – Ligne de commande

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment interroger des tables publiques et charger des exemples de données dans BigQuery à l'aide de l'interface de ligne de commande. Regardez ces courtes vidéos intitulées Obtenir des insights pertinents avec BigQuery et BigQuery : Qwik Start - Présentation de Qwiklabs.

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Atelier pratique

Explorer votre ensemble de données d'e-commerce avec SQL dans Google BigQuery

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser BigQuery pour rechercher des données, interroger l'ensemble de données public "data-to-insights", et écrire et exécuter des requêtes.

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Atelier pratique

Corriger des erreurs SQL courantes avec BigQuery

Dans cet atelier, vous allez, à l'aide de BigQuery, corriger des erreurs SQL courantes, interroger l'ensemble de données public "data-to-insights", utiliser l'outil de validation des requêtes et rectifier des erreurs SQL de syntaxe et de logique.

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Atelier pratique

Explorer et créer des rapports avec Data Studio

Dans cet atelier, vous allez apprendre à associer Google Data Studio aux tables de données Google BigQuery, à créer des graphiques, et à explorer les relations entre les dimensions et les mesures.

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Atelier pratique

Créer des tables permanentes et des vues à accès contrôlé dans BigQuery

Dans cet atelier, vous allez créer des tables de génération de rapports permanentes et des vues logiques, à partir d'un ensemble de données d'e-commerce existant.

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Atelier pratique

Explorer et créer des rapports avec Data Studio

Dans cet atelier, vous allez apprendre à associer Google Data Studio aux tables de données Google BigQuery, à créer des graphiques, et à explorer les relations entre les dimensions et les mesures.

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Atelier pratique

Résolution des problèmes et évitement des pièges liés à la jointure des données

Cet atelier s'intéresse à la rétro-ingénierie des relations entre des tables de données, ainsi qu'aux pièges à éviter lors de leur jointure.

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Atelier pratique

Créer des entrepôts de données à l'aide des opérateurs JOIN et UNION

Cet atelier va vous apprendre à créer des tables de rapports à l'aide des opérateurs SQL JOIN et UNION.

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Atelier pratique

Créer des tables partitionnées par date dans BigQuery

Cet atelier explique comment interroger des ensembles de données partitionnés et créer vos propres partitions d'ensemble de données pour améliorer les performances des requêtes, et réduire ainsi les coûts.

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Atelier pratique

Utiliser des objets JSON, ARRAY et STRUCT dans BigQuery

Dans cet atelier, vous allez utiliser des données semi-structurées (ingestion d'ensembles de données JSON, types de données Array) dans BigQuery. Vous allez vous entraîner à charger, interroger, corriger et désimbriquer divers ensembles de données semi-structurés.

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Atelier pratique

Prédire les achats des visiteurs avec un modèle de classification dans BQML

Dans cet atelier, vous allez exécuter, sur un nouvel ensemble de données d'e-commerce, des requêtes couramment utilisées par les entreprises pour en savoir plus sur les comportements d'achat de leurs clients.

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Atelier pratique

Prédire le prix d'une course en taxi à l'aide d'un modèle de prévision BigQuery ML (apprentissage automatique)

Dans cet atelier, vous allez analyser des millions de courses effectuées par les taxis jaunes de New York, à partir d'un ensemble de données public BigQuery. Vous allez ensuite créer un modèle de ML dans BigQuery afin de prédire le prix de la course, puis vous évaluerez les performances du modèle créé.

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