Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Google Cloud Training

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Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en FrançaisGoogle Cloud

Über diesen Kurs

Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans le paradigme EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours vous indiquera quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il vous présentera également plusieurs solutions Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.

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Kurs 3 von 5 in

Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Stufe „Mittel“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Französisch

Was Sie lernen werden

Explorer différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et déterminer quand les utiliser
Exécuter Hadoop sur Dataproc, exploiter Cloud Storage et optimiser les tâches Dataproc
Utiliser Dataflow pour créer vos pipelines de traitement de données
Gérer des pipelines de données avec Data Fusion et Cloud Composer

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Présentation

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

Woche

Woche 2

23 Minuten zum Abschließen

Présentation de la création de pipelines de données par lot

23 Minuten zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 21 min)

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Exécuter Spark sur Dataproc

2 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 48 min)

11 Videos

Introduction du module26

L'écosystème Hadoop4m

Exécuter Hadoop sur Dataproc10m

Utiliser Cloud Storage plutôt que HDFS6m

Optimiser Dataproc2m

Optimiser le stockage dans Dataproc9m

Optimiser les modèles et l'autoscaling dans Dataproc5m

Optimiser la surveillance dans Dataproc3m

Présentation de l'atelier : Exécuter des tâches Apache Spark sur Dataproc27

Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4m

Résumé33

1 praktische Übung

Exécuter Spark sur Dataproc6m

Woche

Woche 4

10 Stunden zum Abschließen

Traiter des données sans serveur avec Dataflow

10 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 36 min)

14 Videos

Introduction du module41

Présentation de Dataflow5m

Pourquoi les clients apprécient-ils Dataflow ?2m

Créer des pipelines Dataflow avec du code3m

Principales considérations liées à la conception de pipelines2m

Transformer des données avec des PTransform3m

Présentation de l'atelier : Créer un pipeline Dataflow simple9

Regrouper des données avec groupByKey et Combine5m

Présentation de l'atelier : MapReduce dans Dataflow23

Entrées secondaires et fenêtres de données4m

Présentation de l'atelier : S'entraîner avec des entrées secondaires de pipelines17

Créer et réutiliser des modèles de pipeline3m

Pipelines Dataflow SQL46

Résumé2m

1 praktische Übung

Traiter des données sans serveur avec Dataflow4m

Über den Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Cette formation de spécialisation en ligne d'une durée de cinq semaines présente en pratique comment concevoir et développer des systèmes de traitement des données sur Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à concevoir des systèmes de traitement de données, à créer des pipelines de données de bout en bout, à analyser des données et à exécuter des tâches de machine learning.

Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes : • Concevoir et développer des systèmes de traitement de données sur Google Cloud Platform • Exploiter des données non structurées à l'aide de Spark et des API de ML sur Cloud Dataproc • Traiter des données par lot ou par flux en mettant en œuvre des pipelines de données d'autoscaling sur Cloud Dataflow • Obtenir des informations métier à partir de très grands ensembles de données à l'aide de Google BigQuery • Entraîner, évaluer et effectuer des prédictions à l'aide de modèles de machine learning avec TensorFlow et Cloud ML • Obtenir des insights immédiats à partir de données par flux Ce cours s'adresse aux développeurs expérimentés qui se chargent de réaliser des opérations de transformation du big data. En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Häufig gestellte Fragen

Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
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Warum kann ich nicht als Gast an diesem Kurs teilnehmen?
Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Building Batch Data Pipelines on GCP en Français

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