Les participants seront capables d'analyser des ensembles de données à grande échelle à l'aide d'Apache Impala, d'appliquer des techniques de requête basées sur SQL, de concevoir et d'exécuter des jointures complexes, de valider la logique des requêtes à l'aide de cas de test, et d'effectuer des calculs analytiques en vue d'une prise de décision fondée sur les données.

Cette formation offre une expérience d’apprentissage pratique et complète aux professionnels et aux futurs data scientists qui souhaitent travailler avec des moteurs SQL rapides et distribués dans des environnements Big Data. Les apprenants commenceront par comprendre le rôle d’Impala dans l’écosystème Hadoop, puis aborderont successivement la création de bases de données, l’insertion de données, les fonctions logiques et d’agrégation, ainsi que l’exploration des métadonnées. La formation approfondit ensuite l’analyse des données relationnelles en couvrant un large éventail d’opérations de jointure — des jointures internes et externes aux jointures semi, anti et croisées — à l’aide d’ensembles de données réalistes. Ce qui rend ce cours unique, c’est l’accent mis sur les workflows de requêtes en conditions réelles, la résolution des erreurs et la conception systématique de cas de test, ce qui aide les apprenants à développer des solutions SQL fiables et prêtes à être mises en production. À l’issue de cette formation, les apprenants seront en mesure d’appliquer en toute confiance des fonctions analytiques, de dépanner des requêtes Impala et de mettre en œuvre les meilleures pratiques pour une analyse de données évolutive, ce qui rend cette formation particulièrement utile pour les postes liés au big data, à l’analyse de données et à l’ingénierie des données.