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Mettez en pratique vos compétences dans la console Google Cloud

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Cet atelier peut intégrer des outils d'IA pour vous accompagner dans votre apprentissage.

GSP375

Ateliers d'auto-formation Google Cloud

Présentation

Dans un atelier challenge, vous devez suivre un scénario et effectuer une série de tâches. Aucune instruction détaillée n'est fournie : vous devez utiliser les compétences acquises au cours des ateliers du cours correspondant pour déterminer comment procéder par vous-même. Vous saurez si vous avez exécuté correctement les différentes tâches grâce au score calculé automatiquement (affiché sur cette page).

Lorsque vous participez à un atelier challenge, vous n'étudiez pas de nouveaux concepts Google Cloud. Vous allez approfondir les compétences précédemment acquises. Par exemple, vous devrez modifier les valeurs par défaut ou encore examiner des messages d'erreur pour corriger vous-même les problèmes.

Pour atteindre le score de 100 %, vous devez mener à bien l'ensemble des tâches dans le délai imparti.

Cet atelier est recommandé aux participants inscrits au cours Partager des données avec Google Data Cloud. Êtes-vous prêt pour le challenge ?

Compétences évaluées :

  • Partager des ensembles de données BigQuery entre des projets Google Cloud
  • Enrichir des ensembles de données à partir de données préparées
  • Configurer un échange bidirectionnel de données
  • Créer une visualisation dans Data Studio

Préparation

Avant de cliquer sur le bouton "Démarrer l'atelier"

Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.

Cet atelier pratique vous permet de suivre les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Des identifiants temporaires vous sont fournis pour vous permettre de vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.

Pour réaliser cet atelier :

  • Vous devez avoir accès à un navigateur Internet standard (nous vous recommandons d'utiliser Chrome).
Remarque : Ouvrez une fenêtre de navigateur en mode incognito (recommandé) ou de navigation privée pour effectuer cet atelier. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.
  • Vous disposez d'un temps limité. N'oubliez pas qu'une fois l'atelier commencé, vous ne pouvez pas le mettre en pause.
Remarque : Utilisez uniquement le compte de participant pour cet atelier. Si vous utilisez un autre compte Google Cloud, des frais peuvent être facturés à ce compte.

Scénario du challenge

Vous êtes un partenaire Google Cloud de partage de données qui héberge une application pour plusieurs clients, stocke des données et fournit des services d'analyse. L'application est utilisée par un client qui compte sur vos données pour enrichir celles de son application. En retour, le client partage des métriques globales avec le partenaire de partage de données pour mieux comprendre son empreinte.

Dans cet atelier, vous allez jouer à la fois le rôle du partenaire de partage de données et celui du client. Vous allez configurer un échange bidirectionnel de données dans BigQuery et créer une visualisation dans Data Studio.

schéma de l'architecture de l'atelier

Tâche 1 : Créer la vue autorisée du partenaire

En tant que partenaire de partage de données, votre première tâche consiste à copier un ensemble de données public BigQuery dans votre projet. L'ensemble de données contient des informations sur chaque code postal des États-Unis. Dans cette section, vous allez devoir exposer l'ensemble de données chargé en tant que vue autorisée et accorder l'accès à un client spécifique.

Pour cette tâche, vous devez être connecté à la console du projet du partenaire de partage de données. Vous utiliserez pour cela les identifiants associés.
  1. Créez une vue autorisée nommée basée sur la requête suivante. Enregistrez-la dans demo_dataset.
SELECT * FROM `bigquery-public-data.geo_us_boundaries.zip_codes`;

Cliquez sur "Vérifier ma progression" pour valider l'objectif. Créer la vue autorisée du partenaire

Autoriser la vue

Attribuez des autorisations IAM en autorisant la vue dans l'ensemble de données.

  1. Autorisez la vue que vous venez de créer.

Attribuer des autorisations IAM au client

Ensuite, attribuez à l'utilisateur Customer (client) le rôle Lecteur de données BigQuery sur la vue autorisée que vous avez créée.

  1. Accordez au client l'accès à la vue .
    • Son nom d'utilisateur est .
    • Attribuez-lui le rôle Lecteur de données BigQuery.

Cliquez sur "Vérifier ma progression" pour valider l'objectif. Autoriser la vue et attribuer des autorisations IAM au client

Tâche 2 : Mettre à jour la table de données client

Dans cette tâche, vous allez jouer le rôle du client. L'étape suivante consiste à exécuter une requête pour mettre à jour la table du client dans votre projet.

Pour cette tâche, vous devez être connecté à la console du projet client avec les identifiants associés.
  1. Exécutez la requête ci-dessous pour mettre à jour la valeur "county" dans la table du client.
UPDATE `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` cust SET cust.county=vw.county FROM `{{{isv_project.project_id|Partner Project ID}}}.demo_dataset.{{{isv_project.startup_script.isv_authorized_view|Partner authorized view}}}` vw WHERE vw.zip_code=cust.postal_code;

Vous devriez obtenir le résultat suivant :

Cette instruction a modifié 14 lignes dans customer_info.

Tâche 3 : Créer la vue autorisée du client

Dans cette section, vous allez créer la vue autorisée du client et accorder l'accès au partenaire de partage de données.

Pour cette tâche, vous devez être connecté à la console du projet client avec les identifiants associés.
  1. Créez une vue autorisée nommée basée sur la requête suivante, qui liste les comtés et le nombre de clients qui résident dans chacun. Enregistrez-la dans customer_dataset.
SELECT county, COUNT(1) AS Count FROM `{{{consumer_project.project_id|Customer A Project ID}}}.customer_dataset.customer_info` cust GROUP BY county HAVING county is not null

Cliquez sur "Vérifier ma progression" pour valider l'objectif. Créer la vue autorisée du client

Autoriser la vue

Vous devez attribuer des autorisations IAM en autorisant la vue client dans l'ensemble de données.

  1. Autorisez la vue que vous venez de créer.

Attribuer des autorisations IAM à l'utilisateur partenaire

Ensuite, accordez au partenaire de partage de données le rôle Lecteur de données BigQuery sur la vue autorisée du client que vous avez créée.

  1. Accordez au partenaire de partage de données l'accès à la vue .
    • Son nom d'utilisateur est .
    • Attribuez-lui le rôle Lecteur de données BigQuery.

Cliquez sur "Vérifier ma progression" pour valider l'objectif. Autoriser la vue et attribuer des autorisations IAM au partenaire

Tâche 4 : Utiliser la vue autorisée du client pour créer une visualisation

Votre quatrième tâche consiste à utiliser la vue autorisée du client dans le projet du partenaire de partage de données et à créer un graphique à colonnes qui montre la répartition des clients dans les comtés.

Pour cette tâche, vous devez être connecté à la console du projet du partenaire de partage de données. Vous utiliserez pour cela les identifiants associés.

Connecter BigQuery à Data Studio

  1. Ouvrez Google Data Studio et créez un rapport vide.

  2. Connectez BigQuery et autorisez Data Studio.

  3. Dans le volet de gauche, sous Mes projets, accédez au projet client et sélectionnez . Ajoutez la table au rapport vide.

Cliquez sur "Vérifier ma progression" pour valider l'objectif. Connecter BigQuery à Data Studio

Créer une visualisation dans Data Studio

  1. Créez une visualisation comme suit :
    • Nom du rapport : Data Sharing Partner Vizualization
    • Pour la visualisation, insérez un graphique à barres verticales.
    • Pour le graphique à barres, définissez county comme dimension, et Count comme dimension de répartition et métrique.

La visualisation doit se présenter comme suit :

visualisation du rapport

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez partagé des ensembles de données BigQuery entre des projets Google Cloud, enrichi des ensembles de données à l'aide de données préparées, configuré un échange bidirectionnel de données et créé une visualisation.

Badge de compétence Partager des données avec Google Data Cloud

Gagnez un badge de compétence

Cet atelier d'auto-formation fait partie du cours qui permet d'obtenir le badge de compétence Partager des données avec Google Data Cloud. Si vous terminez ce cours, vous obtiendrez le badge de compétence ci-dessus attestant de votre réussite. Ajoutez votre badge à votre CV et partagez-le sur les réseaux sociaux en utilisant le hashtag #GoogleCloudBadge. Parcourez le catalogue pour découvrir plus de 20 autres cours auxquels vous pouvez vous inscrire pour gagner un badge de compétence.

Formations et certifications Google Cloud

Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.

Dernière mise à jour du manuel : 10 décembre 2025

Dernier test de l'atelier : 22 mai 2025

Copyright 2026 Google LLC. Tous droits réservés. Google et le logo Google sont des marques de Google LLC. Tous les autres noms d'entreprises et de produits peuvent être des marques des entreprises auxquelles ils sont associés.

Avant de commencer

  1. Les ateliers créent un projet Google Cloud et des ressources pour une durée déterminée.
  2. Les ateliers doivent être effectués dans le délai imparti et ne peuvent pas être mis en pause. Si vous quittez l'atelier, vous devrez le recommencer depuis le début.
  3. En haut à gauche de l'écran, cliquez sur Démarrer l'atelier pour commencer.

Utilisez la navigation privée

  1. Copiez le nom d'utilisateur et le mot de passe fournis pour l'atelier
  2. Cliquez sur Ouvrir la console en navigation privée

Connectez-vous à la console

  1. Connectez-vous à l'aide des identifiants qui vous ont été attribués pour l'atelier. L'utilisation d'autres identifiants peut entraîner des erreurs ou des frais.
  2. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.
  3. Ne cliquez pas sur Terminer l'atelier, à moins que vous n'ayez terminé l'atelier ou que vous ne vouliez le recommencer, car cela effacera votre travail et supprimera le projet.

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Parfait !

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Un atelier à la fois

Confirmez pour mettre fin à tous les ateliers existants et démarrer celui-ci

Utilisez la navigation privée pour effectuer l'atelier

Le meilleur moyen d'exécuter cet atelier consiste à utiliser une fenêtre de navigation privée. Vous éviterez ainsi les conflits entre votre compte personnel et le compte temporaire de participant, qui pourraient entraîner des frais supplémentaires facturés sur votre compte personnel.

Effectuez cette étape rapide pour démarrer votre atelier.