Aperçu du cours
Objectif de formation : data analyst compétent sur la plateforme Google Cloud Platform (GCP)
Prérequis
- Compréhension de base des concepts d'analyse de données et de la manipulation des données
- Facultatif : Familiarité avec le langage SQL
Fonctionnalités
- Comprendre les principaux services de Google Cloud Platform (GCP) liés à l'analyse de données
- Collecter, stocker et importer des données dans GCP à l'aide de Google Cloud Storage et BigQuery
- Manipuler et analyser les données à l'aide de requêtes SQL dans BigQuery
- Créer des rapports et des visualisations interactives avec Data Studio
- Automatiser les workflows de données avec Cloud Composer
- Appliquer des mesures de sécurité et de gouvernance des données sur GCP
Public ciblé
- Data Analyst
- Data Scientists
Détails
- 12 Sections
- 56 Lessons
- 21 heures
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- Introduction à Google Cloud Platform (Durée : 2 heures)4
- Introduction à Google Cloud Platform (Durée : 2 heures)4
- Collecte et stockage des données sur GCP (Durée : 4 heures)5
- 3.1Utilisation de Google Cloud Storage pour le stockage des données
- 3.2Travaux pratiques : Importation de données dans Google Cloud Storage
- 3.3Utilisation de BigQuery pour l’entreposage de données
- 3.4Importation de données dans BigQuery
- 3.5Travaux pratiques : Création d’un ensemble de données BigQuery. Importation de données dans BigQuery à partir de Google Cloud Storage
- Collecte et stockage des données sur GCP (Durée : 4 heures)5
- 4.1Utilisation de Google Cloud Storage pour le stockage des données
- 4.2Travaux pratiques : Importation de données dans Google Cloud Storage
- 4.3Utilisation de BigQuery pour l’entreposage de données
- 4.4Importation de données dans BigQuery
- 4.5Travaux pratiques : Création d’un ensemble de données BigQuery. Importation de données dans BigQuery à partir de Google Cloud Storage
- Transformation et analyse des données avec BigQuery (Durée : 6 heures)5
- 5.1Introduction au langage de requête SQL dans BigQuery
- 5.2Manipulation des données avec les requêtes SQL
- 5.3Utilisation des fonctions avancées dans BigQuery
- 5.4Exportation de données à partir de BigQuery
- 5.5Travaux pratiques : Écriture de requêtes SQL pour manipuler et analyser des données dans BigQuery
- Transformation et analyse des données avec BigQuery (Durée : 6 heures)5
- 6.1Introduction au langage de requête SQL dans BigQuery
- 6.2Manipulation des données avec les requêtes SQL
- 6.3Utilisation des fonctions avancées dans BigQuery
- 6.4Exportation de données à partir de BigQuery
- 6.5Travaux pratiques : Écriture de requêtes SQL pour manipuler et analyser des données dans BigQuery
- Visualisation des données avec Data Studio (Durée : 3 heures)5
- Visualisation des données avec Data Studio (Durée : 3 heures)5
- Automatisation des workflows de données avec Cloud Composer (Durée : 4 heures)4
- Automatisation des workflows de données avec Cloud Composer (Durée : 4 heures)4
- Sécurité et gouvernance des données sur GCP (Durée : 2 heures)5
- 11.1Gestion des autorisations et des rôles dans GCP
- 11.2Travaux pratiques : Gestion des autorisations et des rôles dans GCP
- 11.3Sécurisation des données dans BigQuery
- 11.4Bonnes pratiques de sécurité des données sur GCP
- 11.5Travaux pratiques : Mise en place de mesures de sécurité pour les données dans BigQuery
- Sécurité et gouvernance des données sur GCP (Durée : 2 heures)5
- 12.1Gestion des autorisations et des rôles dans GCP
- 12.2Travaux pratiques : Gestion des autorisations et des rôles dans GCP
- 12.3Sécurisation des données dans BigQuery
- 12.4Bonnes pratiques de sécurité des données sur GCP
- 12.5Travaux pratiques : Mise en place de mesures de sécurité pour les données dans BigQuery
Instructeur
