Über diesen Kurs

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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 15 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 semaine d'étude, 6 à 8 heures par semaine...

Französisch

Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

Module 1 : Architecture des pipelines d'analyse des flux de données

5 Videos (Gesamt 39 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
5 Videos
Défi n° 1 : Les volumes variables nécessitent une capacité d'ingestion pour évoluer et tolérer les pannes4m
Défi n° 2 : Une latence est inévitable5m
Défi n° 3 : Besoin d'informations instantanées6m
Présentation de plusieurs scénarios de flux8m
1 Lektüre
Feuille de travail de l'atelier10m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 130m
2 Stunden zum Abschließen

Module 2 : Ingestion de volumes variables

4 Videos (Gesamt 34 min), 2 Quiz
4 Videos
Fonctionnement : Thèmes et abonnements14m
Présentation de l'atelier34
Atelier : Démonstration et évaluation8m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 230m
3 Stunden zum Abschließen

Module 3 : Mise en œuvre de pipelines de flux de données

6 Videos (Gesamt 70 min), 2 Quiz
6 Videos
Défis du traitement par flux14m
Développement d'un pipeline de traitement des données par flux pour le trafic en direct11m
Gestion des données en retard : filigranes, déclenchements et accumulation14m
Présentation de l'atelier35
Atelier : Démonstration et évaluation15m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 330m
1 Stunde zum Abschließen

Module 4 : Analyse de flux de données et tableaux de bord

3 Videos (Gesamt 20 min), 2 Quiz
3 Videos
Présentation de l'atelier45
Atelier : Démonstration et évaluation5m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 44m
3 Stunden zum Abschließen

Module 5 : Répondre aux exigences de débit et de latence

8 Videos (Gesamt 63 min), 2 Quiz
8 Videos
Bigtable : Service NoSQL d'envergure et rapide en autoscaling4m
Ingestion dans Bigtable4m
Concevoir pour Bigtable23m
Flux dans Bigtable1m
Atelier : Démonstration et évaluation4m
Considérations sur les performances6m
Résumé de la spécialisation Data Engineering sur GCP8m
1 praktische Übung
Questionnaire du module 530m

Über Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Über den Spezialisierung Data Engineering on Google Cloud Platform 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 Platform. 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 traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées. 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 Engineering on Google Cloud Platform en Français

Häufig gestellte Fragen

  • 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.

  • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

  • 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.

  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • 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.

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