Introduction à l'Analyse de Données sur Google Cloud
Ce cours est une introduction à l'analyse de données sur Google Cloud. Il est conçu pour les apprenants qui n'ont aucune expérience préalable de l'analyse de données ou de Google Cloud. Le cours couvre les bases de l'analyse de données, y compris la collecte, le stockage, l'exploration, la visualisation et le partage. Il présente également aux apprenants les outils et services d'analyse de données de Google Cloud. À travers des conférences vidéo, des démos, des quiz et des travaux pratiques, le cours montre comment passer des données brutes à des visualisations et des tableaux de bord percutants.
Ce que vous allez apprendre
- Décrire le flux de travail de l'analyse de données sur Google Cloud et résumer les différents types d'analyses.
- Identifier les produits d'analyse de données de Google Cloud et décrire comment chacun est utilisé pour travailler avec les données.
- Décrire les sources de données, les structures de données et les options de stockage de données dans Google Cloud.
- Utiliser BigQuery, Looker et Looker Studio pour répondre aux questions sur les données et influencer les décisions commerciales.
Prérequis
- Connaissance de base de SQL
- Compréhension de base des concepts de données tels que les types de données (relationnels, non relationnels) et le stockage (lacs de données, entrepôts de données)
Public cible
- Analystes de données
Programme de la Formation
4 modules pour maîtriser les fondamentaux
Objectifs
- Détailler et décrire le flux de travail de l'analyse de données sur Google Cloud.
- Comparer et contraster les sources de données et les méthodes de stockage disponibles dans Google Cloud.
- Comparer comment différents types de données peuvent être utilisés pour l'analyse de données.
Sujets abordés
- →Flux de travail de l'analyse de données
- →Sources de données
- →Méthodes de stockage
- →Produits d'analyse de données Google Cloud
- →Types de données
Activités
Quiz
Objectifs
- Décrire BigQuery et l'architecture de la solution BigQuery.
- Tirer des informations des données en utilisant BigQuery.
- Utiliser l'interface utilisateur de BigQuery pour exécuter des requêtes de base.
Sujets abordés
- →Services, capacités et organisation de BigQuery
- →Stockage de données
- →SQL de base
- →Répondre aux questions basées sur les données
Activités
Lab 1 : Démarrage rapide de BigQuery : Console
Lab 2 : Introduction à SQL pour BigQuery et Cloud SQL
Lab 3 : BigLake : Démarrage rapide
Lab 4 : Analyser les données avec l'assistance Gemini
Quiz
Objectifs
- Manipuler une exploration Looker pour répondre à des questions basées sur les données.
- Créer une visualisation adaptée à la situation pour mettre en évidence la réponse à une question basée sur les données.
- Choisir entre Looker et Looker Studio pour la visualisation et le partage de données.
- Partager des visualisations avec d'autres.
Sujets abordés
- →Termes et concepts de l'exploration de données Looker
- →Looks et tableaux de bord
- →Visualisations
- →Partage de rapports
- →Looker Studio
Activités
Lab 1 : Explorateur de données Looker—Démarrage rapide
Lab 2 : Looker Data Studio—Démarrage rapide
Quiz
Objectifs
- Trouver des ressources pour un apprentissage et un soutien supplémentaires.
Sujets abordés
- →Révision des sujets
- →Diapositives
Processus Qualité
L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité
- Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
- Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
- Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
- Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :
- Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
- Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
- Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.
Prochaines sessions
Former plusieurs collaborateurs
- Tarifs dégressifs (plusieurs places)
- Session privée ou sur-mesure
- En présentiel ou à distance