Elle est destinée à des analystes (data analystes, experts métier, utilisateurs d’outils de BI) qui souhaitent exploiter de manière autonome un data warehouse dans Google BigQuery, mis à leur disposition.

Prérequis

• Une bonne maîtrise d’un environnement data est un plus (outils de BI, bonne maîtrise d’Excel ou de bases de données).

• Un minimum de notions en SQL est indispensable. Nous proposons également une formation “SQL pour data analyste”. N’hésitez pas à nous contacter.

L’objectif est d’être autonome dans l’utilisation de Google BigQuery.

Et en particulier, de savoir comment :

Utiliser l’interface (explorer les tables, faire des requêtes)

Brancher des outils de BI pour visualiser la donnée (Google Data Studio, Power BI, etc.)

Ingérer des données dans Google BigQuery

Et, plus largement, s’ouvrir à l’ensemble des possibilités que propose l’outil.

Objectifs pédagogiques

• Savoir utiliser (en tant qu'analyste) des bases de données dans le cloud

• Agréger de la donnée issue de différentes sources du marketing digital, et traiter cette donnée dans Excel, Google Sheets, Dataïku, etc

Modalités de la formation

• Formation en ligne ou en présentiel

• Contenu pratique et innovant grâce à des modules complets et immersifs : théoriques et interactifs avec des cas pratiques adaptés à vos cas d’usage

• Approche personnalisée : profitez d'un accompagnement personnalisé pour répondre à vos besoins spécifiques et optimiser votre apprentissage

• 2 jours de formation + deux demi-journée de cas pratiques, exercices et suivi au plus près de vos problématiques

• Des experts GCP pour vous accompagner : nos experts utilisent quotidiennement GCP et ses différents services et pourront répondre concrètement à vos besoins et vos questions

Prix de la formation

La formation dure 2 jours. Son prix est de :

• 2 500 € pour le premier participant

• 600 € pour chaque participant supplémentaire

À cela s’ajoutent les frais de déplacement en fonction du lieu.

�Le programme est affiné en fonction du profil des participants.

Jour 1

Présentation de BigQuery : un data warehouse dans le cloud

• Qu’est-ce que BigQuery ?

• Pourquoi BigQuery ?

• Comment ça marche ?

• Les principaux avantages

• Les fonctionnalités (SQL, automatisation, AutoML, BI, etc.)

Utilisation de BigQuery

• Présentation de l’interface

• Comptes et droits d’accèssome text
  • IAM & Admin

• Les datasets publiques

• Faire une requête SQL

• Scheduled queries (automatisation)

• Les coûts associéssome text
  • Estimateur de coûts

👉Exercices pratiques

SQL basique

• Apprendre les principales commandes

• Interroger les données en utilisant les différents types de requêtes

• Instructions de base (SELECT, FROM, WHERE, etc.)

• Agréger les données (COUNT, SUM, GROUP BY, ORDER BY, etc.)

👉Exercices pratiques

📢Si les participants sont déjà familiers au SQL, ce module peut-être remplacé par un module de SQL avancé

Jour 2

SQL avancé (introduction)

• Tableaux BigQuery (UNNEST, ARRAY_AGG, etc.)

• Window functions

• Joindre les données (jointures et union)

• Créer une view

• Créer une materialized view

👉Exercices pratiques

Ingestion de données

• Intégrer un .csv, Google Sheets

• Bonnes pratiques pour gérer les transformations (scheduled queries, etc.)

• Présentation d’un ETL

👉Exercices pratiques

Exploiter les données

• Export CSV, JSON, Google Sheet

• Exploration via Google Data Studio

• Se connecter aux autres plate-formes BI

👉Exercices pratiques

Deux demi-journées - coaching

🚧Le programme est à déterminer en collaboration avec les participants.

👉Exercices pratiques et suivi liés à vos problématiques.