Is the training Qualiopi certified?

Yes, Learni is a Qualiopi-certified training organization. This certification guarantees the quality of our courses and enables funding through OPCO and other mechanisms.

How can I fund my training?

Our courses are eligible for OPCO funding. Learni supports you through the funding process. A personalized quote is available upon request.

What are the prerequisites for this training?

The prerequisites for the Formation BigQuery - Analyser pétaoctets de données en temps réel training are: Maîtrise SQL avancé, expérience Google Cloud Platform, gestion datasets volumineux. A preliminary interview validates your eligibility.

Is the training available in person?

Yes, the Formation BigQuery - Analyser pétaoctets de données en temps réel training is available in présentiel. The format can be adapted to your needs (inter, intra, custom).

Formation BigQuery - Analyser pétaoctets de donn... | Learni

The story of Learni

Founded by passionate advocates of learning and innovation, Learni set out to make professional training accessible to everyone, everywhere in the world. Our team works in the largest cities such as Paris, Lyon, Marseille, and internationally, to support talents and organizations in their skills development.

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8 spots remaining for the next session

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Which format do you prefer?

Methods, approaches, and teaching resources

The Formation BigQuery - Analyser pétaoctets de données en temps réel training is delivered in-person or remotely (blended-learning, e-learning, virtual classroom, remote in-person). At Learni, a Qualiopi-certified training organization, each program is designed to maximize skills acquisition, regardless of the training mode chosen.

The trainer alternates between demonstrative, interrogative, and active methods (through practical exercises and/or real-world scenarios). This pedagogical approach ensures concrete and directly applicable learning in the workplace.

Teaching resources provided

To ensure the quality of the Formation BigQuery - Analyser pétaoctets de données en temps réel training, Learni provides the following teaching resources:

Mac or PC computers, high-speed fiber internet, whiteboard or flipchart, video projector or interactive touchscreen (for remote sessions)
Training environments installed on workstations or accessible online
Course materials, practical exercises, and supplementary resources
Post-training access to materials and teaching resources

For in-house training at a location external to Learni, the client ensures and commits to having all necessary teaching materials (IT equipment, internet connection...) for the proper conduct of the training action in accordance with the prerequisites indicated in the communicated training program.

* contact us for remote feasibility** ratio varies depending on the training followed

Assessment methods

The assessment of skills acquired during the Formation BigQuery - Analyser pétaoctets de données en temps réel training is carried out through:

During training: case studies, practical exercises, and professional scenarios
At the end of training: self-assessment questionnaire and skills evaluation by the trainer
After training: training completion certificate detailing acquired skills

Training accessibility

Learni is committed to the accessibility of its professional training programs. All our training programs are accessible to people with disabilities. Our teams are available to adapt teaching methods to your specific needs. Do not hesitate to contact us for any accommodation request.

Training objectives

Maîtriser l'architecture BigQuery pour analyses professionnelles scalables

Optimiser requêtes SQL complexes dans environnements BigQuery entreprise

Développer pipelines data avancés avec BigQuery et outils GCP

Implémenter BigQuery ML pour modélisation prédictive certifiante

Configurer gouvernance et sécurité BigQuery pour conformité RGPD

Déployer monitoring et coûts optimisés BigQuery en production

Concevoir solutions BigQuery intégrées à écosystèmes data modernes

Training program

Module 1Architecture BigQuery : scaler datasets pétaoctets (slots, clustering, partitioning)

Plongez dans l'architecture serveurless de BigQuery pour gérer des pétaoctets sans infrastructure, configurez projets GCP et datasets optimisés, explorez slots et réservation pour coûts maîtrisés, implémentez partitioning et clustering sur cas réels d'entreprise, réalisez exercices pratiques de chargement massif de données depuis GCS, produisez votre premier dashboard exploratoire avec résultats immédiats et valorisants.

Module 2Requêtes avancées BigQuery : SQL optimisé (fenêtrage, joins massifs, UDF)

Maîtrisez SQL avancé BigQuery via fonctions fenêtrage pour analyses temporelles précises, optimisez joins sur milliards de lignes sans latence, créez User-Defined Functions JavaScript pour logique métier complexe, testez sur datasets publics TPC-H, analysez plans d'exécution pour tuning expert, développez scripts automatisés de requêtes récurrentes, générez rapports performants prêts pour BI tools comme Looker.

Module 3Pipelines BigQuery : intégration GCP (Dataflow, Pub/Sub, Composer)

Concevez pipelines ETL/ELT end-to-end avec BigQuery comme hub central, intégrez Dataflow pour transformations streaming batch, orchestrez via Cloud Composer sur workflows DAG, ingérez données temps réel depuis Pub/Sub, gérez schémas évolutifs et déduplication automatique, appliquez sur cas concret IoT entreprise, déployez votre pipeline fonctionnel avec monitoring intégré et alertes personnalisées.

Module 4BigQuery ML : modélisation IA intégrée (régression, clustering, forecasting)

Découvrez BigQuery ML pour ML sans sortie de l'entrepôt data, entraînez modèles régression logistique et clustering K-means sur vos datasets, prévoyez séries temporelles avec ARIMA avancé, évaluez hyperparamètres via cross-validation intégrée, intégrez TensorFlow pour deep learning custom, testez prédictions en temps réel sur e-commerce data, produisez modèles déployables avec explications automatiques pour décisions business.

Module 5Gouvernance BigQuery : sécurité, monitoring, coûts (IAM, slots, BI Engine)

Sécurisez BigQuery via IAM granulaire et colonnes-level security pour conformité RGPD, configurez BI Engine pour queries sub-seconde sur milliards lignes, optimisez coûts avec auto-scaling et queries dry-run, monitorez via Cloud Monitoring avec dashboards custom, audit logs et quotas, simulez scénarios incident enterprise, finalisez avec plan gouvernance complet et certification compétences via projet fil rouge.