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Présentation du cours
Ce module présente le programme du cours.
BigQuery pour les analystes de données
Dans le premier module, nous allons aborder les problématiques d'analyse rencontrées par les analystes de données, et comparer le big data sur site au big data dans le cloud. Nous allons ensuite présenter BigQuery, l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud, et passer en revue les fonctionnalités qui en font une solution idéale pour vos besoins d'analyse de données. Pour finir, nous allons étudier des cas d'utilisation concrets d'entreprises qui se sont transformées grâce à l'analyse dans le cloud.
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BigQuery pour les analystes de données
Dans le premier module, nous allons aborder les problématiques d'analyse rencontrées par les analystes de données, et comparer le big data sur site au big data dans le cloud. Nous allons ensuite présenter BigQuery, l'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud, et passer en revue les fonctionnalités qui en font une solution idéale pour vos besoins d'analyse de données. Pour finir, nous allons étudier des cas d'utilisation concrets d'entreprises qui se sont transformées grâce à l'analyse dans le cloud.
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BigQuery pour les analystes de données.
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Learners who complete BigQuery pour les analystes de données will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Analyste de données
Analyste de données
Un analyste de données est un professionnel essentiel qui transforme des données brutes en informations exploitables pour éclairer les décisions commerciales stratégiques. Ce rôle implique l'exploration, la préparation, le nettoyage et la modélisation de vastes ensembles de données pour découvrir des tendances et des modèles significatifs. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" est parfaitement aligné avec les compétences fondamentales de ce métier, vous offrant une maîtrise de SQL pour interroger et manipuler les données dans BigQuery, un entrepôt de données d'entreprise puissant. Grâce à des modules détaillés sur l'exploration, la préparation et la transformation des données, ainsi que sur l'ingestion et le stockage, vous serez en mesure de gérer l'intégralité du cycle de vie des données, de la source à la visualisation. La section sur la création de tableaux de bord avec des outils comme Looker Studio est cruciale pour communiquer efficacement vos découvertes et générer un impact commercial concret.
Ingénieur Données
Ingénieur Données
L'ingénieur données conçoit, construit et maintient des infrastructures robustes pour le stockage, le traitement et la livraison de données. Ce professionnel est au cœur de l'architecture des données, assurant que les informations sont accessibles, fiables et performantes pour les besoins analytiques. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" fournit une base solide pour cette carrière, en abordant l'ingestion et le stockage de nouveaux ensembles de données dans BigQuery, ainsi que les approches cruciales comme ELT et ETL. La présentation de produits tels que Cloud Data Fusion, Dataflow et Dataform, notamment pour le développement de pipelines de transformation de données évolutifs, est directement pertinente. Comprendre BigQuery comme entrepôt de données d'entreprise et les outils d'orchestration dans Google Cloud est fondamental pour construire des systèmes de données scalables et performants, un atout majeur pour tout ingénieur données.
Formateur en technologies de données
Formateur en technologies de données
Le formateur en technologies de données est un éducateur expert qui enseigne aux professionnels comment utiliser des outils et des plateformes spécifiques pour la gestion et l'analyse de données. Ce rôle exige une connaissance approfondie des technologies et la capacité de transmettre efficacement ce savoir. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" est une base excellente pour devenir un formateur en technologies de données. En parcourant l'ingestion, la transformation, l'interrogation SQL, et la visualisation des données dans BigQuery, vous acquerrez une compréhension exhaustive des sujets clés. Les ateliers et démonstrations inclus dans le cours imitent les scénarios de formation réels, vous préparant à expliquer comment BigQuery fonctionne, à présenter des cas d'utilisation concrets et à guider d'autres personnes dans la maîtrise de cet entrepôt de données cloud. Votre expertise sur BigQuery, ses fonctionnalités et son intégration dans l'écosystème Google Cloud sera très recherchée.
Développeur d'Entrepôt de Données
Développeur d'Entrepôt de Données
Le développeur d'entrepôt de données est spécialisé dans la conception, la construction et la gestion des systèmes qui stockent et organisent de grandes quantités de données historiques pour l'analyse. BigQuery, en tant qu'entrepôt de données d'entreprise de Google Cloud, est au cœur de cette compétence. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" vous donne une compréhension approfondie de cet outil. Vous apprendrez les principes d'ingestion et de stockage de données, les stratégies d'extraction, chargement et transformation (ELT/ETL), et comment utiliser SQL pour explorer, nettoyer et transformer des données. La gestion des versions des pipelines SQL avec Dataform dans BigQuery est également un aspect essentiel abordé. Ces compétences sont directement pertinentes pour un développeur d'entrepôt de données cherchant à créer des architectures de données optimisées et performantes, essentielles pour des analyses fiables et rapides. Une maîtrise solide de ces concepts est typiquement recherchée dans les rôles d'ingénierie et de développement de données, qui peuvent parfois nécessiter un diplôme de master.
Spécialiste en intelligence d'affaires
Spécialiste en intelligence d'affaires
Le spécialiste en intelligence d'affaires aide les entreprises à prendre de meilleures décisions en transformant des données complexes en informations claires et exploitables. Il est responsable de la création de rapports, de tableaux de bord et d'analyses qui mettent en évidence les performances et les opportunités. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour exceller dans cette carrière. Vous apprendrez à ingérer, nettoyer, préparer et transformer des données brutes dans BigQuery, puis à visualiser vos insights de manière percutante. Les modules sur Looker Studio et les feuilles connectées sont directement applicables à la conception de visualisations informatives et à la présentation de tendances cruciales. Cette formation vous préparera à extraire des insights pertinents et à les communiquer efficacement, soutenant ainsi directement la prise de décisions commerciales au sein de toute organisation.
Consultant en Analyse de Données
Consultant en Analyse de Données
Le consultant en analyse de données aide les organisations à optimiser leurs stratégies grâce à l'exploitation de leurs données. Il conseille sur les meilleures pratiques, les outils à utiliser et la manière de traduire les analyses en actions concrètes pour améliorer les performances commerciales. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" est hautement bénéfique pour cette carrière, car il vous confère une expertise approfondie sur un outil d'analyse de données cloud de pointe. En maîtrisant l'ingestion, la transformation, l'interrogation et la visualisation de données dans BigQuery, vous serez en mesure de concevoir et de recommander des solutions analytiques efficaces. La connaissance des problématiques d'analyse et des cas d'utilisation d'entreprises transformées par l'analyse dans le cloud vous permettra d'apporter des conseils stratégiques et techniques précieux à divers clients, les aidant à maximiser la valeur de leurs données.
Ingénieur en Visualisation de Données
Ingénieur en Visualisation de Données
L'ingénieur en visualisation de données est un expert qui traduit des ensembles de données complexes en représentations graphiques claires et esthétiques, permettant aux utilisateurs de percevoir des tendances et des insights rapidement. Ce rôle combine des compétences techniques avec un sens aigu du design et de la narration des données. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" est particulièrement pertinent car il consacre un module entier à la visualisation des insights, en abordant les théories sous-jacentes et les bonnes pratiques. Vous explorerez comment utiliser des outils comme Looker Studio et les feuilles connectées pour créer des tableaux de bord et des rapports informatifs. Cette formation vous permettra de vous connecter directement à des données traitées dans BigQuery et de construire des visualisations percutantes, transformant des analyses techniques en histoires visuelles accessibles. La capacité à transformer des requêtes SQL en graphiques significatifs est une compétence fondamentale pour tout ingénieur en visualisation de données.
Scientifique de données
Scientifique de données
Le scientifique de données est un expert qui utilise des méthodes statistiques, l'apprentissage automatique et l'analyse pour extraire des connaissances et des insights à partir de données complexes, souvent pour prédire des tendances futures. Bien que ce rôle couvre un large éventail de compétences, la préparation et l'accès aux données sont fondamentaux. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un scientifique de données, car il vous fournit une maîtrise de BigQuery pour gérer et interroger de vastes ensembles de données, une étape cruciale avant toute modélisation. L'exploration et la transformation de données avec SQL, ainsi que l'introduction aux notebooks Jupyter et aux langages de programmation comme Python et R, sont des compétences pertinentes qui facilitent l'accès et le traitement des données nécessaires pour les analyses avancées. Une bonne compréhension de BigQuery permet d'assurer une base de données fiable pour les projets de science des données, qui peuvent souvent nécessiter un diplôme de master ou de doctorat.
Architecte de Solutions Cloud
Architecte de Solutions Cloud
L'architecte de solutions cloud conçoit la structure technique des applications et des systèmes d'entreprise, en tirant parti des services offerts par les fournisseurs de cloud. Ce rôle implique de choisir les bonnes technologies pour répondre aux besoins spécifiques d'une organisation, y compris les solutions de données. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un architecte de solutions cloud souhaitant approfondir ses connaissances sur les capacités de Google Cloud en matière d'analyse de données. BigQuery est un composant fondamental des architectures de données modernes sur Google Cloud. Comprendre comment ingérer, transformer, stocker et interroger des données à grande échelle, ainsi que l'intégration avec d'autres produits comme Dataflow et Dataproc, est crucial pour concevoir des solutions de données complètes et performantes. Cette expertise permettra de proposer des architectures optimisées pour les besoins analytiques complexes des clients.
Ingénieur en apprentissage automatique
Ingénieur en apprentissage automatique
L'ingénieur en apprentissage automatique est responsable de la conception, de la construction et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Ce rôle nécessite une solide compréhension des structures de données et des pipelines pour alimenter les modèles avec des données de qualité. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être très utile pour un ingénieur en apprentissage automatique. La capacité à ingérer, nettoyer et transformer de vastes ensembles de données avec BigQuery est essentielle pour la préparation des caractéristiques et la gestion des données pour les modèles. La familiarité avec Dataform pour les pipelines SQL évolutifs et l'introduction aux notebooks Jupyter et aux langages comme Python et R sont des atouts directs. Cette expertise peut vous aider à construire des pipelines de données robustes qui alimentent efficacement les plateformes d'apprentissage automatique, garantissant que les modèles sont entraînés avec les données les plus précises et les plus pertinentes, un rôle qui demande fréquemment un diplôme de master.
Administrateur de Base de Données Cloud
Administrateur de Base de Données Cloud
L'administrateur de base de données cloud est responsable de la gestion, de la maintenance et de l'optimisation des bases de données hébergées dans le cloud. Bien que BigQuery soit un entrepôt de données sans serveur, la compréhension de son fonctionnement est essentielle pour quiconque gère les services de données de Google Cloud. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un administrateur de base de données cloud pour approfondir sa compréhension de BigQuery Studio et de ses fonctionnalités. Vous aborderez l'ingestion et le stockage des données, les requêtes SQL optimisées, et les principes d'intégrité des données, qui sont tous pertinents pour garantir la performance, la sécurité et la disponibilité des données. Cette connaissance peut vous aider à mieux surveiller, optimiser les coûts et gérer l'accès aux données dans BigQuery, assurant une gestion efficace de l'environnement de données cloud.
Analyste marketing
Analyste marketing
L'analyste marketing utilise les données pour comprendre le comportement des clients, évaluer l'efficacité des campagnes et identifier les opportunités de croissance. Ce rôle est axé sur la mesure du ROI et l'optimisation des stratégies marketing. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un analyste marketing qui cherche à traiter et à analyser de grands volumes de données marketing et clients. La maîtrise de SQL pour explorer et interroger des ensembles de données complexes dans BigQuery permettra d'obtenir des insights plus précis sur la performance des campagnes et le parcours client. La capacité à nettoyer et transformer les données assure leur fiabilité, tandis que la visualisation des insights avec des outils comme Looker Studio est essentielle pour présenter des rapports clairs et exploitables aux équipes marketing et à la direction, optimisant ainsi les stratégies de ciblage et d'engagement.
Auditeur de Données
Auditeur de Données
L'auditeur de données est chargé d'évaluer la qualité, la conformité et la sécurité des données au sein d'une organisation. Ce rôle s'assure que les données sont précises, complètes et traitées conformément aux réglementations et aux politiques internes. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un auditeur de données. Les modules qui abordent les principes concernant l'intégrité des données, le nettoyage et la transformation des données avec SQL, et l'ingestion dans BigQuery, sont directement pertinents. Comprendre comment les données sont préparées et stockées dans BigQuery permet d'identifier les points de contrôle critiques et de vérifier la traçabilité des transformations. Cette formation peut aider un auditeur de données à évaluer la fiabilité des ensembles de données utilisés pour la prise de décision et à s'assurer que les processus de gestion des données respectent les normes requises.
Gestionnaire de Produit Données
Gestionnaire de Produit Données
Le gestionnaire de produit données est responsable de la feuille de route et de la stratégie des produits ou fonctionnalités axés sur les données. Ce rôle nécessite une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs, des capacités techniques et de la valeur commerciale des données. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un gestionnaire de produit données, car il offre une immersion dans les capacités d'un entrepôt de données cloud majeur. Bien que plus axé sur l'exécution technique, la compréhension de la manière dont les données sont ingérées, transformées, interrogées et visualisées dans BigQuery permet de mieux définir les fonctionnalités des produits de données, d'évaluer la faisabilité technique et de communiquer avec les équipes d'ingénierie et d'analyse. Cette connaissance peut aider à prendre des décisions éclairées sur la stratégie produit en s'appuyant sur les capacités d'analyse de données de la plateforme.
Analyste d'Opérations
Analyste d'Opérations
L'analyste d'opérations optimise les processus et l'efficacité d'une entreprise en utilisant l'analyse de données pour identifier les goulots d'étranglement, réduire les coûts et améliorer la productivité. Ce rôle est axé sur l'amélioration continue des opérations. Le cours "BigQuery pour les analystes de données" peut être utile pour un analyste d'opérations. La capacité à ingérer, transformer et interroger de vastes ensembles de données dans BigQuery est essentielle pour surveiller les performances opérationnelles en temps réel. Le nettoyage et la préparation des données garantissent l'exactitude des analyses, tandis que la visualisation des insights permet de présenter clairement les domaines nécessitant des améliorations. En maîtrisant BigQuery, vous pourrez extraire des informations précieuses des données opérationnelles complexes, ce qui vous aidera à identifier des opportunités d'optimisation et à justifier des initiatives d'amélioration des processus.
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Focuses on using BigQuery for machine learning. It covers topics such as data preparation, feature engineering, and model training. It valuable resource for anyone who wants to use BigQuery to build machine learning models.
Provides a comprehensive overview of machine learning, covering topics such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a deep understanding of machine learning.
Is an excellent starting point for anyone new to data analysis or statistics. It demystifies core statistical concepts without relying heavily on mathematical formulas, making it highly accessible for high school and undergraduate students. It provides a strong foundation in the intuition behind statistical analysis and helps readers understand how data can be used and misused. This is valuable background reading that builds prerequisite knowledge.
Provides a comprehensive overview of big data analytics, covering topics such as data management, data mining, and data visualization. It valuable resource for students and practitioners who want to gain a better understanding of big data analytics.
Focuses on the crucial skill of communicating insights from data effectively through compelling visualizations. is highly relevant for all levels, emphasizing the importance of clear and impactful data presentation. It is valuable additional reading that complements technical data analysis skills.
Provides a guide to creating effective and aesthetically pleasing data visualizations. It delves into the principles behind good visualization design, helping readers make informed choices about how to represent their data. It valuable reference for anyone creating visualizations, from students to professionals.
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An excellent overview of Bayesian statistics, this book provides a comprehensive introduction to the theory and practice of Bayesian data analysis. The focus on practical applications and real-life examples makes it a great choice for students and practitioners alike.
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A classic text in the field of data mining, this book provides a comprehensive overview of techniques and algorithms used for extracting knowledge from large datasets. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and researchers.
A hands-on guide to data analysis using Python, this book covers a wide range of topics, including data cleaning, transformation, visualization, and modeling. Written by the creator of Pandas, it practical resource for students and professionals in various fields.
A widely-used textbook for undergraduate and graduate-level statistics and data science courses. It provides a comprehensive overview of statistical learning methods with practical applications in R. While it can be challenging, it solidifies understanding of key modeling and prediction techniques. This core textbook for those seeking a deeper understanding.
This online book provides a comprehensive overview of machine learning concepts and techniques. Written by a leading expert in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a deep understanding of machine learning.
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A comprehensive introduction to data analysis using R, this book covers a wide range of topics, including data manipulation, visualization, and statistical modeling. Written by leading experts in the field, it valuable resource for students and practitioners.
Provides a comprehensive overview of statistical methods for data analysis, covering topics such as probability distributions, hypothesis testing, and regression analysis. Written by a leading expert in the field, it valuable resource for students and practitioners in various fields.
This comprehensive handbook provides a wide range of topics in data science, including data mining, machine learning, and data visualization. Written by experts in the field, it valuable resource for students and practitioners who want to gain a broad understanding of data science.
Provides a foundational understanding of the fundamental principles of data science and the data-analytic thinking necessary for extracting value from data in a business context. It is highly relevant for undergraduate business analytics programs and working professionals. It serves as a useful reference for understanding the business applications of data analysis and is commonly used as a textbook.
A timeless classic that remains highly relevant today. exposes common ways statistics can be manipulated or misinterpreted, fostering a critical eye essential for anyone working with data. It's valuable for all levels, from high school to professional, as it highlights the importance of data integrity and ethical considerations. This serves as crucial additional reading to develop data literacy.
Explores the world of prediction and forecasting across various fields, demonstrating how data analysis and statistical modeling are used in practice. It's particularly engaging for undergraduate and graduate students interested in the application of data analysis in real-world scenarios. It adds breadth by showcasing diverse applications and the challenges involved in making accurate predictions.
Written by the creator of the pandas library, this practical, hands-on guide to manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is essential for anyone using Python for data analysis, from undergraduates to professionals. It serves as an invaluable reference tool and is commonly used as a textbook or supplementary material in data analysis courses focusing on Python.
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Provides a comprehensive introduction to data analysis using R and the tidyverse package collection. It's highly recommended for students and professionals using R, offering a structured approach to data manipulation, visualization, and modeling. It functions well as a textbook and a practical reference.
A classic text in the field of statistical learning, this book covers a wide range of topics, including linear and nonlinear regression, classification, unsupervised learning, and model selection. It comprehensive resource for students and practitioners in various fields.
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Level
Intermediate
Via
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Institution
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Instructor
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Session
November 10, 2025
- January 19, 2026
Language
Français
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