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

Google Cloud Training

von

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

Über diesen Kurs

Traiter des flux de données est une pratique de plus en plus populaire, car ceux-ci permettent aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Cloud Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.

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Kurs 4 von 5 in

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

Stufe „Mittel“

Ca. 13 Stunden zum Abschließen

Französisch

Was Sie lernen werden

Découvrir des cas d'utilisation liés à l'analyse de flux en temps réel
Utiliser le service de messagerie instantanée asynchrone de Pub/Sub pour gérer des événements de données
Écrire des pipelines de flux de données et effectuer des transformations si nécessaire
Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel

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Google Cloud

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

2 Minuten zum Abschließen

Présentation

2 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 2 min)

10 Minuten zum Abschließen

Présentation du traitement de flux de données

10 Minuten zum Abschließen

1 Video (Gesamt 6 min)

3 Stunden zum Abschließen

Messagerie sans serveur avec Pub/Sub

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 27 min)

2 Stunden zum Abschließen

Fonctionnalités de gestion de flux Dataflow

2 Stunden zum Abschließen

4 Videos (Gesamt 11 min)

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Traiter des flux haut débit avec BigQuery et Cloud Bigtable

5 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 27 min)

6 Videos

Présentation du module25

Traiter des flux dans BigQuery et visualiser les résultats5m

Présentation de l'atelier : Traitement de flux de données : Analyse de flux et tableaux de bord11

Traiter des flux haut débit avec Cloud Bigtable13m

Optimiser les performances de Cloud Bigtable7m

Présentation de l'atelier : Traitement de flux de données : Insérer des pipelines de données en flux continu dans Bigtable17

2 praktische Übungen

Analyse de flux et tableaux de bord4m

Traiter des flux haut débit avec Cloud Bigtable10m

3 Stunden zum Abschließen

Fonctionnalités et performances avancées de BigQuery

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 42 min)

8 Videos

Présentation du module25

Fenêtrages analytiques1m

Fonctions SIG2m

Démonstration : Fonctions SIG et mappage avec BigQuery16m

Considérations sur les performances10m

Présentation de l'atelier : Optimiser les performances des requêtes BigQuery24

Considérations liées au coût8m

Présentation de l'atelier : Créer des tables partitionnées par date dans BigQuery14

1 praktische Übung

Considérations liées aux fonctionnalités et aux performances avancées de BigQuery10m

1 Minute zum Abschließen

Résumé du cours

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

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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