GCP200MIGTERADATA

Migration des utilisateurs de Teradata vers BigQuery

Dans ce cours, vous apprendrez à traduire divers concepts de Teradata vers les concepts analogues dans BigQuery. Vous apprendrez comment les architectures de haut niveau de Teradata et BigQuery se comparent, comprendrez les différences dans la configuration des ensembles de données et des tables, mapperez les types de données de Teradata aux types de données dans BigQuery, comprendrez le mappage de schémas de Teradata à BigQuery, optimiserez vos nouveaux schémas dans BigQuery et effectuerez une comparaison de haut niveau des dialectes SQL dans Teradata et BigQuery.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

  • Comparer l'architecture et le provisionnement des ressources dans Teradata et BigQuery
  • Configurer les ensembles de donnĂ©es et les tables dans BigQuery
  • Mapper et comparer les types de donnĂ©es de Teradata aux types de donnĂ©es de BigQuery
  • Mapper et optimiser les schĂ©mas de Teradata vers BigQuery
  • Traduire le SQL de Teradata vers BigQuery

Prérequis

  • ExpĂ©rience de l'utilisation de Teradata en tant qu'entrepĂ´t de donnĂ©es pour la gestion des donnĂ©es et l'exĂ©cution d'analyses SQL. Une expĂ©rience de base avec BigQuery est recommandĂ©e, mais pas obligatoire pour ce cours.

Public cible

  • Clients

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs

  • Comparer l'architecture et le provisionnement des ressources dans Teradata et BigQuery
  • DĂ©crire le concept de slot dans BigQuery

Sujets abordés

  • →Rappel rapide de l'architecture Teradata
  • →Aperçu de l'architecture BigQuery
  • →SĂ©paration du calcul et du stockage dans BigQuery
  • →Slots BigQuery
  • →Gestion de la charge de travail dans BigQuery

Objectifs

  • Comprendre la hiĂ©rarchie des ressources dans BigQuery
  • Configurer les ensembles de donnĂ©es et les tables dans BigQuery

Sujets abordés

  • →HiĂ©rarchie des ressources dans Teradata
  • →HiĂ©rarchie des ressources dans BigQuery
  • →CrĂ©ation de ressources dans BigQuery
  • →Partage de ressources dans BigQuery

Activités

Lab : Provisionnement et gestion des ressources dans BigQuery

Objectifs

  • Comment les types de donnĂ©es se mappent de Teradata Ă  BigQuery
  • Comprendre les types de donnĂ©es uniques Ă  BigQuery

Sujets abordés

  • →Mappage des types de donnĂ©es de Teradata vers BigQuery
  • →Types de donnĂ©es uniques Ă  BigQuery

Objectifs

  • DĂ©finir des schĂ©mas dans BigQuery
  • ImplĂ©menter le partitionnement et le clustering dans BigQuery

Sujets abordés

  • →DĂ©finitions de schĂ©mas dans BigQuery
  • →Partitionnement dans BigQuery
  • →Clustering dans BigQuery

Activités

Lab : Migration de schéma vers BigQuery

Objectifs

  • Comprendre les capacitĂ©s d'interrogation en SQL BigQuery
  • Écrire des fonctions et des procĂ©dures dĂ©finies par l'utilisateur en SQL BigQuery

Sujets abordés

  • →Instructions SELECT
  • →Instructions DML
  • →Instructions DDL
  • →UDFs et ProcĂ©dures

Activités

Lab : Écriture de SQL pour BigQuery

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

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports thĂ©oriques (Slides) — PrĂ©sentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • DĂ©monstration technique (DĂ©mos) — Le formateur rĂ©alise une manipulation ou une procĂ©dure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigĂ©s (Labs) — Mise en pratique guidĂ©e sur logiciel, machine ou environnement technique.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numĂ©rique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : VĂ©rification des connaissances tout au long de la formation via des mĂ©thodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-Ă©valuation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de dĂ©part, suivi d'une Ă©valuation finale pour valider l'Ă©volution des compĂ©tences.
  • Évaluation de la qualitĂ© : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacitĂ© de la formation ressentie par les participants.

Prochaines sessions

3 mars 2026
Distanciel • Français
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3 juillet 2026
Distanciel • Français
S'inscrire
6 novembre 2026
Distanciel • Français
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700€ HT

par apprenant