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Formation Google Cloud Platform GCP200DA – Analyse et visualisation de données


  • GCP200DA
  • Durée : 3 jours
  • Tarif : 2100 € HT

Objectifs

Être en mesure d’obtenir des informations pertinentes à partir de données à l’aide des outils d’analyse et de visualisation de Google Cloud Platform
Comprendre comment charger, nettoyer et transformer des données à grande échelle
Être capable d’explorer et de visualiser les données à l’aide de Google Data Studio
Apprendre à optimiser et écrire des requêtes hautes performances et résoudre les problèmes associés
S’exercer avec des API de ML prédéfinies pour analyser les images et le texte
Savoir « entraîner » des modèles de ML de classification et de prévision à l’aide de SQL avec BQML

Prérequis

Maîtriser les principes de base du langage ANSI SQL

Public

Analystes de données, analystes d’affaires et professionnels de la veille stratégique
Ingénieurs des données Cloud qui collaborent avec des analystes de données pour créer des solutions de données évolutives sur Google Cloud Platform

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A distance / Classe virtuelle

En classe virtuelle, vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel : cours théorique, travaux pratiques, échanges en temps réel avec le formateur et les autres stagiaires…

Notre formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par les éditeurs et/ou notre équipe pédagogique. Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés. Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.

Présentiel

Formations intra ou interentreprises, cours officiels ou création de contenu spécifique, nos formations sauront répondre à vos attentes.
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Des formations d'excellence, éligibles CPF, disponibles en distanciel, et animées par des consultants experts passionnés par leur métier.
En savoir plus
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Les Modules
de formation

Module 1
PRÉSENTATION DES DONNÉES DANS GOOGLE CLOUD PLATFORM

D’hier à aujourd’hui : analyse de données évolutive dans le Cloud
Mettre en avant les difficultés auxquelles font face les analystes de données
Comparer le Big Data sur site et dans le Cloud
Étudier des cas d’utilisation concrets d’entreprises qui se sont transformées grâce à l’analyse dans le Cloud
Découvrir les principes de base des projets Google Cloud Platform
Atelier : Premiers pas avec Google Cloud Platform

Module 2
PRÉSENTATION DES OUTILS DE BIG DATA

Optimiser les outils de votre kit d’analyste de données
Découvrir les tâches des analystes de données et les défis auxquels ils font face, ainsi que les outils de données Google Cloud Platform
Démonstration : Analyser 10 milliards d’enregistrements avec Google BigQuery
Découvrir 9 fonctionnalités essentielles de Google BigQuery
Comparer les outils GCP pour les analystes, les data scientists et les ingénieurs de données
Atelier : Explorer les ensembles de données avec Google BigQuery

Module 3
EXPLORATION DE VOS DONNÉES AVEC SQL

En savoir plus sur Google BigQuery et les bonnes pratiques SQL
Comparer les techniques courantes d’exploration des données
Apprendre à coder le langage SQL standard de haute qualité
Explorer les ensembles de données publics Google BigQuery
Aperçu de visualisation : Google Data Studio
Atelier : Résoudre les erreurs SQL courantes

Module 4
TARIFS DE GOOGLE BIGQUERY

Calculer les coûts du stockage et des requêtes Google BigQuery
Présentation complète d’une tâche BigQuery
Calculer les tarifs de BigQuery : coûts du stockage, des requêtes et des flux
Optimiser les coûts des requêtes
Atelier : Calculer les tarifs de Google BigQuery

Module 5
NETTOYAGE ET TRANSFORMATION DE VOS DONNÉES

Superposer vos données brutes dans un ensemble de données plus simple et plus riche
Étudier les 5 principes de l’intégrité d’un ensemble de données
Caractériser la forme et l’asymétrie des ensembles de données
Nettoyer et transformer les données à l’aide de SQL
Nettoyer et transformer les données à l’aide d’une nouvelle interface utilisateur : présentation de Cloud Dataprep
Atelier : Explorer et mettre en forme les données avec Cloud Dataprep

Module 6
STOCKAGE ET EXPORTATION DES DONNÉES

Créer des tables et exporter les résultats
Comparer les tables permanentes aux tables temporaires
Enregistrer et exporter les résultats de requêtes
Aperçu des performances : cache des requêtes
Atelier : Créer des tables permanentes

Module 7
INGESTION DE NOUVEAUX ENSEMBLES DE DONNÉES DANS GOOGLE BIGQUERY

Transférer vos données dans le cloud
Interroger à partir de sources de données externes
Éviter les pièges liés à l’ingestion de données
Ingérer de nouvelles données dans des tables permanentes
Discuter des insertions en flux continu
Atelier : Ingérer et interroger de nouveaux ensembles de données

Module 8
VISUALISATION DES DONNÉES

Explorer et expliquer vos données de manière efficace grâce à la visualisation
Présentation des principes de visualisation des données
Comparer l’analyse exploratoire à l’analyse explicative
Démonstration : Interface utilisateur de Google Data Studio
Connecter Google Data Studio à Google BigQuery
Atelier : Explorer un ensemble de données dans Google Data Studio

Module 9
REGROUPEMENT ET FUSION DES ENSEMBLES DE DONNÉES

Plus de données pour combiner et enrichir vos ensembles de données
Fusionner les tables de données historiques avec UNION
Intégrer des caractères génériques de table pour faciliter la fusion
Étudier les schémas de données : associer les données dans plusieurs tables
Présentation complète d’exemples JOIN et des pièges associés
Atelier : Associer des données provenant de plusieurs tables

Module 10
FONCTIONS AVANCÉES ET CLAUSES

En savoir plus sur l’écriture des requêtes avancées avec Google BigQuery
Étudier les instructions CASE SQL
Présentation des fonctions de fenêtre d’analyse
Sauvegarder les données avec le chiffrement de champ unidirectionnel
Discuter de la conception efficace de sous-requête et de CTE
Comparer les fonctions définies par l’utilisateur dans SQL et JavaScript
Atelier : Obtenir des informations grâce aux fonctions SQL avancées

Module 11
CONCEPTION DE SCHÉMAS ET STRUCTURES DE DONNÉES IMBRIQUÉES

Modéliser vos ensembles de données à grande échelle avec Google BigQuery
Comparer Google BigQuery à l’architecture de données SGBDR traditionnelle
Normalisation et dénormalisation : compromis de performance
Étude du schéma : Le Bon, la Brute et le Truand
Tableaux et données imbriquées dans Google BigQuery
Atelier : Interroger les données imbriquées et répétées

Module 12
VISUALISATION AMÉLIORÉE AVEC GOOGLE DATA STUDIO

Créer des tableaux de bord Pixel-Perfect
Créer des instructions CASE et des champs calculés
Éviter les problèmes de performance grâce au cache
Partager les tableaux de bord et discuter de l’accès aux données

Module 13
OPTIMISATION DES PERFORMANCES

Résoudre les problèmes de performances de requêtes
Éviter les problèmes de performance de Google BigQuery
Empêcher le hotspotting dans vos données
Effectuer un diagnostic des problèmes de performances grâce au mappage Query Explanation
Atelier : Optimisation et résolution des problèmes de performances

Module 14
ACCÈS AUX DONNÉES

La sécurité des données dans le Cloud au coeur des préoccupations
Comparer les rôles des ensembles de données IAM et BigQuery
Éviter les pièges liés à l’accès
Vérifier les membres, les rôles, les organisations, l’administration des comptes et les comptes de service

Module 15
NOTEBOOKS DANS LE CLOUD

Collaborer sur des insights et les partager à l’aide de notebooks
Cloud Datalab
Compute Engine et Cloud Storage
Atelier : Louer une VM pour traiter des données sur des séismes
Analyse de données avec BigQuery

Module 16
GOOGLE ET LE MACHINE LEARNING

Exploiter des API de ML prédéfinies pour vos projets
Présentation du Machine Learning pour les analystes
S’exercer avec des API de ML prédéfinies pour analyser les images et le texte
Atelier : API de ML pré-entraînées

Module 17
APPLICATION DU MACHINE LEARNING À VOS ENSEMBLES DE DONNÉES (BQML)

Créer et faire des prévisions avec des modèles de Machine Learning à l’aide de SQL dans BigQuery
Créer des ensembles de données de Machine Learning et analyser les fonctionnalités
Créer des modèles de ML de classification et de prévision à l’aide de BQML
Atelier : Prédire les achats des visiteurs avec un modèle de classification dans BQML
Atelier : Prédire le prix d’une course en taxi à l’aide d’un modèle de prévision ML BigQuery

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