Une formation BigQuery peut vous permettre d'apprendre à manier le puissant outil d’analyse de données créé par Google Cloud. Découvrez tout l'intérêt de suivre un tel cursus, et la meilleure façon d’acquérir cette expertise !
Avec l’explosion du Big Data et la transformation numérique, les données sont devenues le principal moteur de l’innovation, de la prise de décision et de la croissance dans les entreprises de tous les secteurs.
Cette accumulation massive et exponentielle de données a créé de nombreuses opportunités… mais aussi des défis à relever.
Afin d’exploiter pleinement leur potentiel, des outils et des compétences avancées sont indispensables pour les gérer et en extraire des informations pertinentes.
Parmi les solutions d’analyse de données révolutionnaires apparues au cours des dernières années, on compte BigQuery développée par Google Cloud.
Qu’est-ce que BigQuery ?
Bien plus qu’une simple base de données, BigQuery (que l’on peut traduire en français par « Grande Requête ») est une plateforme d’analyse entièrement gérée et évolutive conçue pour traiter rapidement et efficacement d’immenses volumes de data.
Son fonctionnement repose sur un modèle de traitement distribué, divisant les requêtes en tâches plus petites pour les répartir sur des clusters de puissants serveurs.
C’est cette approche parallèle qui permet à l’outil de fournir des performances exceptionnelles, et d’analyser plusieurs pétaoctets de données en quelques secondes à peine.
L’une de ses caractéristiques clés est sa compatibilité avec SQL (Structured Query Language) : le langage standard pour interroger et manipuler les bases de données.
Ainsi, les utilisateurs familiers avec les requêtes SQL peuvent aisément exploiter la puissance de BigQuery pour l’analyse de données complexes.
Son interface conviviale rassemble une variété d’outils et de fonctionnalités pour créer, exécuter et visualiser des requêtes. C’est ce qui en fait un précieux atout pour les analystes de données, Data Scientists et autres professionnels de l’informatique !
Les principaux points forts de BigQuery
L’un des aspects impressionnants de BigQuery est sa capacité à évoluer en fonction des besoins de l’utilisateur. Qu’il s’agisse de traiter de petits datasets ou des montagnes de données complexes, l’outil peut s’adapter en redimensionnant automatiquement ses ressources pour des performances optimales.
Grâce à cette évolutivité horizontale, les entreprises peuvent gérer efficacement les variations de charge de travail tout en maintenant des temps de réponse rapides.
Autre point fort : l’étroite intégration à l’écosystème de Google Cloud Platform (GCP). Ceci permet à BigQuery de collaborer facilement avec d’autres services comme Google Cloud Storage pour le stockage de données, Google Data Studio pour la dataviz, ou Google Collab pour la collaboration et le partage de notebooks Jupyter.
Cette intégration et cette synergie entre les services Google Cloud offrent une solution complète pour tous les besoins de Data Science d’une organisation.
De plus, BigQuery ne se limite pas aux données structurées traditionnelles comme les tableaux et les relations. Il est également capable de gérer des données semi-structurées comme les documents JSON et XML, ou même des données totalement non structurées comme les fichiers texte et les images.
Cette polyvalence permet aux utilisateurs d’explorer et d’analyser des sources de données d’une grande variété, ouvrant la porte à des insights toujours plus riches et diversifiés.
Pourquoi BigQuery est si important en Data Science ?
Au fil du temps, BigQuery a pris une importance majeure dans le monde de la Data Science. En tant que plateforme de traitement et d’analyse de données volumineuses, elle apporte une multitude d’avantages et contribue de façon significative à la prise de décision éclairée, à l’innovation et à la compétitivité des entreprises.
Sa capacité à gérer et analyser de grands ensembles de données est utilisée dans de nombreuses industries. Dans le domaine de la santé, elle est utilisée pour analyser les dossiers médicaux électroniques et pour identifier des tendances dans les diagnostics ou traitements.
De même, dans le secteur de la finance, l’outil sert à analyser en temps réel les données de marché et prévoir les tendances économiques. Les entreprises de e-commerce peuvent quant à elles l’exploiter pour étudier les habitudes d’achat des clients et optimiser leurs campagnes marketing.
Il ne s’agit là que de quelques exemples, tant les cas d’usage sont nombreux et diversifiés. Cette capacité d’analyse rapide du Big Data aide les décideurs à obtenir des informations en temps réel, afin de se baser sur des éléments concrets plutôt que sur des conjectures.
L’identification immédiate des tendances, des modèles et des anomalies permet aux entreprises d’ajuster leurs stratégies commerciales pour maximiser leur succès.
En outre, cette solution Cloud permet aussi une réduction des coûts et de la complexité. L’analyse de données nécessitait jadis d’importants investissements en infrastructure matérielle et logicielle, et les solutions sur site étaient souvent coûteuses à mettre en place.
Avec BigQuery, les ressources sont allouées à la demande par Google Cloud et les entreprises n’ont plus besoin d’acheter leur propre matériel.
Elles peuvent également réaliser des économies liées à la gestion de l’infrastructure. Les mises à jour logicielles, les sauvegardes et la maintenance sont automatiquement gérées par Google. Les analystes peuvent donc se concentrer à 100% sur l’exploration des données et générer davantage de valeur ajoutée.
Et ce n’est pas tout : les capacités de requête avancées de BigQuery permettent de fouiller les ensembles de données en profondeur. Les fonctions analytiques, agrégations complexes et jointures multiples simplifient l’extraction d’informations pertinentes.
Ceci permet de révéler les tendances cachées, les relations les moins évidentes et les insights stratégiques qui auraient pu passer totalement inaperçus sans cet outil.
En l’utilisant, les équipes de Data Science peuvent identifier des modèles de comportement, des tendances du marché et des opportunités encore inexploitées. Par exemple, un vendeur en ligne peut s’apercevoir qu’un produit spécifique est plus populaire dans une région géographique spécifique.
Dès lors, il pourra conduire une stratégie de marketing plus ciblée. Ces découvertes peuvent conférer aux entreprises un avantage concurrentiel en les aidant à adapter leurs stratégies pour répondre aux besoins changeants de leur industrie.
À quoi sert BigQuery en Data Science ?
Les professionnels de la Data Science utilisent BigQuery de multiples façons. Cette plateforme offre des fonctionnalités pour toutes les étapes du processus de gestion, transformation et analyse des données.
On peut s’en servir pour stocker et gérer de vastes ensembles de données. Un Data Scientist peut aisément charger les données à partir de diverses sources telles que les entrepôts de données, les flux en temps réel ou les fichiers de données brutes.
Ceci garantit un accès rapide et flexible à toutes les données nécessaires pour l’analyse. De même, des outils inclus permettent de nettoyer, transformer et préparer les données.
Les utilisateurs peuvent effectuer le nettoyage, la fusion, le filtrage et toute autre opération de transformation sans avoir besoin d’autre logiciel.
Après ces étapes préliminaires, BigQuery permet d’exécuter et d’analyser les données à l’aide de requêtes SQL. Les fonctionnalités avancées comme les fenêtres temporelles ou les agrégations permettent des analyses approfondies de larges volumes de données.
Cette plateforme s’avère aussi très utile en conjonction avec les outils de Machine Learning de Google Cloud, afin de créer, d’entraîner et de déployer les modèles.
Dans ce cas de figure, BigQuery permet de préparer les données d’entraînement, d’exécuter des expérimentations sur les modèles de prédiction, d’analyser les résultats et de les déployer pour des applications pratiques.
Suite à une analyse, les Data Scientists peuvent aussi créer des visualisations et des rapports interactifs en connectant la plateforme à des outils comme Google Data Studio ou des bibliothèques telles que Matplotlib et Seaborn. Ils peuvent ainsi communiquer efficacement leurs résultats à toutes les parties prenantes.
Pourquoi suivre une formation BigQuery ?
Afin d’exploiter pleinement toutes les fonctionnalités de BigQuery, il est toutefois nécessaire d’apprendre à le maîtriser.
C’est la raison pour laquelle une formation dédiée est un précieux atout pour tous les professionnels des données et leurs entreprises.
Si vous souhaitez commencer une carrière dans la Data Science, choisir une formation dont le programme comporte cette plateforme peut être un choix très judicieux pour vous distinguer.
À travers un tel cursus, vous pourrez notamment apprendre à maîtriser les requêtes SQL pour créer des requêtes avancées et mener des analyses plus élaborées.
En outre, la manipulation de grandes quantités de données peut être complexe. Une formation BigQuery permet d’assimiler les meilleures pratiques, et d’apprendre à tirer parti de l’évolutivité horizontale.
Une autre notion à acquérir est le partitionnement et l’indexation des données pour des opérations plus rapides et plus efficaces. Ces techniques échappent bien souvent aux néophytes, alors qu’elles s’avèrent très utiles.
De plus, les formations BigQuery permettent souvent d’apprendre à utiliser Google Cloud et ses différents services, et à optimiser l’usage de ressources pour minimiser les coûts.
Les professionnels capables de dompter les outils d’analyse avancés sont très recherchés par les employeurs. De plus en plus d’entreprises cherchent à révéler la valeur dissimulée dans les données dont elles disposent.
Suivre une formation peut donc vous ouvrir l’accès des postes de Data Analyst, Data Scientist ou encore consultant dans des organisations d’une large variété de secteurs : technologie, finance, e-commerce…
La capacité à interroger et analyser des données à grande échelle est une compétence transversale applicable à des rôles divers au sein de nombreuses industries.
Conclusion : la formation BigQuery, un atout majeur pour l’analyse de données à l’ère du Cloud
Un nombre croissant d’entreprises se tournent vers le cloud computing, et Google Cloud est la plateforme qui connaît la plus forte hausse d’utilisateurs depuis plusieurs années.
Que vous soyez déjà professionnel de la Data Science ou que vous souhaitiez le devenir, apprendre à manier BigQuery est une corde supplémentaire à votre arc.
De par ses nombreuses fonctionnalités et ses hautes performances, maîtriser cet outil vous permettra d’effectuer toutes les tâches du processus analytique depuis une seule et même plateforme.
Afin de suivre une formation BigQuery, vous pouvez choisir DataScientest. Nos différents cursus vous permettront d’acquérir toutes les compétences requises pour les métiers de la Data Science, et notamment les requêtes SQL.
Vous découvrirez aussi le langage Python et ses bibliothèques de science des données, les meilleurs outils de DataViz et de Business Intelligence, et toutes les techniques d’extraction et d’analyse de données.
Notre organisme est éligible au CPF pour le financement, et toutes nos formations permettent d’obtenir un certificat reconnu par l’État, un diplôme remis par Mines ParisTech PSL, et une certification cloud. Découvrez DataScientest !
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