Ce module résume les points clés de la hiérarchie des ressources et du modèle de définition des données de BigQuery, y compris la création d'ensembles de données et de tables dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les hiérarchies de ressources et les principaux types de données de Redshift et de BigQuery pour faciliter votre prise en main des données dans BigQuery.

Ce module résume les points clés du modèle IAM (Identity and Access Management) de Google Cloud, y compris la façon dont les rôles et les autorisations sont appliqués aux ensembles de données et aux tables dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les rôles et les autorisations dans Redshift et BigQuery. Vous pourrez ainsi commencer à sécuriser et à partager vos données dans BigQuery.

Ce module résume les principales options et les bonnes pratiques pour ingérer des données dans BigQuery, y compris le chargement de données par lot, l'ingestion en flux continu et les requêtes adressées à des sources de données externes. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les options d'ingestion de données de Redshift et de BigQuery. Vous pourrez ainsi commencer à lire et à charger vos données dans BigQuery.

Ce module résume les modèles courants et les bonnes pratiques pour concevoir et optimiser les schémas de tables dans BigQuery, y compris l'utilisation de champs imbriqués et répétés, le partitionnement et le clustering. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre Redshift et BigQuery dans l'utilisation et la conception de schémas. Vous pourrez ainsi commencer à structurer et à optimiser vos données dans BigQuery.

Ce module résume les principales fonctionnalités et opérations du dialecte SQL standard Google utilisé dans BigQuery, ainsi que les bonnes pratiques pour optimiser les performances des requêtes et contrôler les coûts dans BigQuery. En s'appuyant sur vos connaissances de Redshift, ce module offre également une vue d'ensemble des similitudes et des différences entre les dialectes et les fonctionnalités SQL de Redshift et de BigQuery. Vous pourrez ainsi commencer à exécuter et à optimiser des requêtes dans BigQuery.

Le PDF destiné aux participants contient les liens vers tous les modules.