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Google BigQuery est l'entrepôt de données d'analyse de Google Cloud, entièrement géré à l'échelle du pétaoctet et à faible coût, qui vous permet d'exécuter des analyses sur de grandes quantités de données en quasi-temps réel. Avec BigQuery, vous n'avez aucune infrastructure à configurer ni à gérer. Vous pouvez donc vous concentrer sur la recherche d'insights pertinents grâce au langage GoogleSQL, et ainsi tirer parti de modèles de tarification flexibles pour les options à la demande et forfaitaires. En savoir plus

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Entraînement
Formation et tutoriels

Entrepôt de données avec la solution de démarrage rapide BigQuery

Déployer et utiliser un exemple d'entrepôt de données avec BigQuery

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Formation
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BigQuery for Data Warehousing

Découvrez les bonnes pratiques pour extraire, transformer et charger vos données dans Google Cloud avec BigQuery.

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Formation
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Prétraiter des données BigQuery avec PySpark sur Dataproc

Apprenez à créer un pipeline de traitement de données à l'aide d'Apache Spark avec Dataproc sur Google Cloud. Il s'agit d'un cas d'utilisation courant de la data science et de l'ingénierie des données pour lire des données à partir d'un emplacement de stockage, et les transformer et les écrire dans un autre emplacement de stockage.

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BigQuery For Data Analysis

Découvrez comment interroger, ingérer, optimiser, visualiser et même créer des modèles de machine learning en SQL dans BigQuery.

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BigQuery pour les analystes marketing

Apprenez à utiliser BigQuery et à interroger les données pour créer des insights utiles, reproductibles et évolutifs.

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BigQuery for Machine Learning

Essayez différents types de modèles dans BigQuery Machine Learning et apprenez ce qui caractérise un bon modèle.

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Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Migrer des entrepôts de données vers BigQuery

Découvrez des modèles et des recommandations pour migrer votre entrepôt de données sur site vers BigQuery.

Migration Modèles BigQuery

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Cas d'utilisation
Cas d'utilisation

Visualiser des données BigQuery dans un notebook Jupyter

Utilisez la bibliothèque cliente BigQuery pour Python et Pandas dans un notebook Jupyter afin de visualiser les données d'un exemple de table BigQuery.

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Exemples de code
Exemples de code

Client : créer des identifiants avec des champs d'application

Créez des identifiants avec les champs d'application d'API Drive et BigQuery.

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Exemples de code
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Client : créer avec les identifiants par défaut de l'application

Créez un client BigQuery à l'aide des identifiants par défaut de l'application.

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Exemples de code
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Client : créer avec une clé de compte de service

Créez un client BigQuery à l'aide d'un fichier de clé de compte de service.

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Exemples de code
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Exemples de code Python

Utiliser BigQuery avec la bibliothèque cliente Google Cloud pour Python

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Exemples de code Node.js

Exemples pour la bibliothèque cliente Node.js pour BigQuery

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Exemple simple C#

Programme C# simple et extraits de code pour interagir avec BigQuery

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BigQuery et Cloud Monitoring sur App Engine avec Java 8

Cette vitrine API explique comment exécuter une application dans l'environnement standard App Engine avec des dépendances sur BigQuery et Cloud Monitoring.

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