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BigQuery for Data Warehousing

Fundamental 5 étapes 5 heures 20 crédits

Vous voulez créer un entrepôt de données ou l'optimiser ? Découvrez les bonnes pratiques d'extraction, de transformation et de chargement des données dans Google Cloud avec BigQuery. Dans cette série d'ateliers interactifs, vous allez créer votre propre entrepôt de données et l'optimiser en utilisant différents ensembles de données publics à grande échelle de BigQuery. BigQuery est la base de données d'analyse à faible coût de Google, entièrement gérée et qui ne nécessite aucune opération (NoOps). Avec BigQuery, vous pouvez interroger des téraoctets de données sans avoir à gérer d'infrastructure ni faire appel à un administrateur de base de données. Basé sur le langage SQL et le modèle de paiement à l'usage, BigQuery vous permet de vous concentrer sur l'analyse des données pour en dégager des informations pertinentes.

Data

Prérequis :

Il est préférable, mais pas obligatoire, que les participants soient à l'aise avec les données et les feuilles de calcul.

Quest Outline

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

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

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

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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