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Data Warehousing with BigQuery: Storage Design, Query Optimization, and Administration

Découvrirez l'architecture de BigQuery et les bonnes pratiques de conception, de lecture, d'optimisation et d'administration de votre entrepôt de données

3 jour(s) / 21h

Présentation du cours

Dans ce cours, vous découvrirez les composants internes de BigQuery et les bonnes pratiques de conception, d’optimisation et d’administration de votre entrepôt de données. 

Grâce à une combinaison de passages théoriques, de démonstrations et d’ateliers, vous découvrirez l’architecture BigQuery et découvrirez comment concevoir un stockage et des schémas optimaux pour l’ingestion et les modifications de données.

Ensuite, vous apprendrez des techniques pour améliorer les performances de lecture, optimiser les requêtes, gérer les charges de travail et utiliser les outils de journalisation et de surveillance.

Vous découvrirez également les différents modèles de tarification. Enfin, vous apprendrez différentes méthodes pour sécuriser les données, automatiser les charges de travail et créer des modèles de machine learning avec BigQuery ML.

Objectifs pédagogiques

  • Décrire les principes de base de l’architecture BigQuery.
  • Implémenter des modèles de conception de stockage et de schéma pour améliorer les performances.
  • Utiliser DML et planifier des transferts de données pour ingérer des données.
  • Appliquer les meilleures pratiques pour améliorer l’efficacité de la lecture et optimiser les performances des requêtes.
  • Gérer la capacité et automatiser les charges de travail.
  • Comprendre les modèles par rapport aux anti-modèles pour optimiser les requêtes et améliorer les performances de lecture.
  • Utiliser des outils de journalisation et de surveillance pour comprendre et optimiser les modèles d’utilisation.
  • Appliquer les meilleures pratiques de sécurité pour gérer les données et les ressources.
  • Créer et déployer plusieurs catégories de modèles de machine learning avec BigQuery ML.

Public cible

  • Analystes de données, data scientists, ingénieurs de données et développeurs qui effectuent des travaux à grande échelle nécessitant des connaissances internes avancées de BigQuery pour optimiser les performances.

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent :

  • Avoir suivi le cours Big Data and Machine Learning Fundamentals ou avoir des connaissances équivalentes.

Programme

Module 1 : Principes de base de l’architecture BigQuery

Sujets

  • Introduction
  • Infrastructure centrale BigQuery
  • Stockage BigQuery
  • Traitement des requêtes BigQuery
  • Shuffling des données BigQuery

Objectifs

  • Expliquer les avantages du stockage en colonne.
  • Comprendre comment BigQuery traite les données.
  • Découvrir les principes de base du service de shuffling de BigQuery pour améliorer l’efficacité des requêtes.

Activités

  • Ateliers et démos

Module 2 : Optimisations de stockage et de schéma

Sujets

  • Stockage BigQuery
  • Partitionnement et clustering
  • Champs imbriqués et répétés
  • Syntaxe ARRAY et STRUCT
  • Les meilleures pratiques

Objectifs

  • Comparer les performances de différents schémas (snowflake, dénormalisé, et champs imbriqués et répétés).
  • Partitionner et regrouper les données pour de meilleures performances.
  • Améliorer la conception du schéma à l’aide de champs imbriqués et répétés.
  • Décrire les meilleures pratiques supplémentaires telles que l’expiration des tables et des partitions

Activités

  • Ateliers et démos

Module 3 : Ingestion de données

Sujets

  • Options d’intégration de données
  • Ingestion par lots
  • Ingestion de diffusion en continu
  • Legacy Streaming API
  • BigQuery Storage Write API
  • Matérialisation des requêtes
  • Interroger des sources de données externes
  • Service de transfert de données

Objectifs

  • Ingérer des données par lots et en continu.
  • Interroger des sources de données externes.
  • Planifier les transferts de données.
  • Comprendre comment utiliser l’API Storage Write.

Activités

  • Ateliers et démos

Module 4 : Modification des données

Sujets

  • Gestion du changement dans les entrepôts de données
  • Gestion des Slowly Changing Dimensions (SCD)
  • Déclarations DML
  • Bonnes pratiques DML et problèmes courants

Objectifs

  • Écrire des instructions DML.
  • Résoudre les problèmes de performances et les goulots d’étranglement courants de DML.
  • Identifiez les Slowly Changing Dimensions (SCD) dans vos données et effectuez des mises à jour.

Module 5 : Améliorer les performances de lecture

Sujets

  • Cache de BigQuery
  • Vues matérialisées
  • BI Engine
  • Lectures à haut débit
  • API de lecture de stockage BigQuery

 

Objectifs

  • Explorer le cache de BigQuery.
  • Créer des vues matérialisées.
  • Travailler avec BI Engine pour accélérer vos requêtes SQL.
  • Utiliser l’API Storage Read pour un accès rapide au stockage géré par BigQuery.
  • Expliquer les écueils liés à l’utilisation de sources de données externes.

Activités

  • Ateliers et démos

Module 6 : Optimisation et dépannage des requêtes

Sujets

  • Exécution simple des requêtes
  • SELECT et Agrégation
  • JOIN et JOIN biaisés
  • Filtrage et classement
  • Meilleures pratiques pour les fonctions

Objectifs

  • Interpréter les détails d’exécution de BigQuery et le plan de requête.
  • Optimiser les performances des requêtes en utilisant les méthodes suggérées pour les instructions et les clauses SQL.
  • Démontrer les meilleures pratiques pour les fonctions dans les cas d’utilisation métier.

Activités

  • Ateliers et démos

Module 7 : Gestion de la charge de travail et tarification

Sujets

  • Emplacements BigQuery
  • Modèles de tarification et estimations
  • Réservations de créneaux
  • Contrôle des coûts

Objectifs

  • Définir un emplacement BigQuery.
  • Expliquer les modèles de tarification et les estimations de tarification (interface utilisateur BigQuery, bq dry_run, API jobs).
  • Comprendre les réservations de créneaux, les engagements et les affectations.
  • Identifier les meilleures pratiques pour contrôler les coûts.

Activités

  • Démos

Module 8 : Journalisation et surveillance

Sujets

  • Cloud Monitoring
  • BigQuery Admin Panel
  • Cloud Audit Logs
  • INFORMATION_SCHEMA
  • Chemin de requête et erreurs courantes

Objectifs

  • Utiliser Cloud Monitoring pour afficher les métriques BigQuery.
  • Explorez le BigQuery Admin Panel.
  • Utiliser les Cloud Audit Logs.
  • Utiliser les tables INFORMATION_SCHEMA pour obtenir des informations sur vos entités BigQuery.

Activités

  • Ateliers et démos

Module 9 : Security in BigQuery

Sujets

  • Ressources sécurisées avec IAM
  • Vues autorisées
  • Données sécurisées avec classification
  • Chiffrement
  • Découverte et gouvernance des données

Objectifs

  • Explorer la découverte de données à l’aide de Data Catalog.
  • Discuter de la gouvernance des données à l’aide de l’API DLP et Data Catalog.
  • Créer des stratégies IAM (par exemple, des vues autorisées) pour sécuriser les ressources.
  • Sécuriser les données avec des classifications (par exemple, des politiques au niveau des lignes).
  • Comprendre comment BigQuery utilise le chiffrement.
  • Laboratoires et démos

Activités

  • Ateliers et démos

Module 10 : Automatisation des charges de travail

Sujets

  • Planifier des requêtes
  • Script
  • Procédures stockées
  • Intégration avec les produits Big Data

Objectifs

  • Planifier des requêtes.
  • Utiliser des scripts et des procédures stockées pour créer des transformations personnalisées.
  • Décrire comment intégrer les charges de travail BigQuery à d’autres produits de big data Google Cloud.

Activités

  • Démos

Module 11 : Apprentissage automatique dans BigQuery

Sujets

  • Présentation de BigQuery ML
  • Comment faire des prédictions avec BigQuery ML
  • Comment créer et déployer un système de recommandation avec BigQuery ML
  • Comment créer et déployer une solution de prévision de la demande avec BigQuery ML
  • Modèles de séries temporelles avec BigQuery ML
  • BigQuery ML Explainability

Objectifs

  • Décrire certaines des différentes applications de BigQuery ML.
  • Créer et déployer plusieurs catégories de modèles de machine learning avec BigQuery ML.
  • Utiliser AutoML Tables pour résoudre des problèmes commerciaux à forte valeur.

Activités

  • Ateliers et démos

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Lieu de formation :
Dates
28/03/23 Distanciel S'inscrire
23/05/23 Distanciel S'inscrire
25/07/23 Distanciel S'inscrire
26/09/23 Distanciel S'inscrire
28/11/23 Distanciel S'inscrire
1
Inter : 2100 € HT / participant

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