BigQuery pour l'ingénierie des données : Internes et optimisation des requêtes

Alors que les volumes de données augmentent, les bases de données traditionnelles peinent à suivre les demandes analytiques. BigQuery offre une solution d'entrepôt de données sans serveur et hautement évolutive, mais son utilisation efficace nécessite une solide compréhension de la manière dont il traite et stocke les données. Ce cours textuel vous emmène des concepts fondamentaux aux techniques avancées d'ingénierie des données, vous montrant comment concevoir, interroger et optimiser des ensembles de données à grande échelle. Grâce à des explications claires et des exemples de code écrits, vous passerez de requêtes de base à la gestion de pipelines de données prêts pour la production. Vous acquerrez une compréhension approfondie de la manière dont BigQuery sépare le stockage et le calcul, vous permettant d'écrire des requêtes qui s'exécutent plus rapidement et coûtent moins cher. Ce que vous apprendrez : - Comprendre l'architecture de stockage et de calcul découplée de BigQuery pour écrire des requêtes rentables - Configurer des tables partitionnées et groupées pour optimiser les performances des requêtes et réduire le volume de données analysées - Écrire des requêtes SQL avancées utilisant des champs imbriqués et répétés, y compris les structs et les tableaux - Interagir avec BigQuery par programme en utilisant l'interface de ligne de commande et la bibliothèque cliente Python - Pratiquer des stratégies de contrôle des coûts en utilisant des exécutions à sec de requêtes, des paramètres de octets maximum facturés et des plans d'exécution - Appliquer des pratiques modernes d'ingénierie des données, y compris la conception de schémas pour les charges de travail analytiques et la gestion des sources de données externes Votre parcours d'apprentissage commence par la terminologie de base, les définitions architecturales et les techniques de chargement de données de base. De là, vous progresserez vers des exercices pratiques d'optimisation SQL, des modèles de conception de schémas et une automatisation programmatique utilisant Python. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs de données, administrateurs de bases de données et analystes de données qui souhaitent travailler avec des ensembles de données massifs. Aucune expérience préalable avec BigQuery n'est requise, bien qu'une familiarité de base avec SQL standard soit recommandée. Commencez à lire dès aujourd'hui pour construire des entrepôts de données rapides, évolutifs et rentables avec BigQuery.