Acerca de este Curso

Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 13 horas para completar
Francés (French)
Subtítulos: Francés (French), Inglés (English)
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Francés (French)
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para completar

Introduction

6 minutos para completar
2 videos (Total 6 minutos)
2 videos
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4m
1 hora para completar

Introduction aux pipelines de données par lots

1 hora para completar
5 videos (Total 18 minutos)
5 videos
Considérations liées à la qualité1m
Comment réaliser des opérations dans BigQuery3m
Limitations3m
Processus ETL pour résoudre les problèmes liés à la qualité des données4m
1 ejercicio de práctica
EL, ELT et ETL30m
2 horas para completar

Exécuter Spark sur Cloud Dataproc

2 horas para completar
9 videos (Total 49 minutos)
9 videos
Exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc10m
GCS au lieu de HDFS6m
Optimiser Dataproc5m
Optimiser le stockage Dataproc9m
Optimiser les modèles et l'autoscaling avec Dataproc4m
Optimiser la surveillance Dataproc3m
Présentation de l'atelier : Exécution de tâches Apache Spark sur Cloud Dataproc27s
Résumé31s
1 ejercicio de práctica
Exécuter Spark sur Cloud Dataproc4m
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer

3 horas para completar
11 videos (Total 45 minutos)
11 videos
Composants de Data Fusion2m
Créer un pipeline6m
Explorer des données avec Wrangler1m
Atelier : Créer et exécuter un graphique de pipeline dans Cloud Data Fusion17s
Organiser les tâches dans les services GCP avec Cloud Composer1m
Environnement Apache Airflow1m
DAG et opérateurs12m
Planification du workflow6m
Surveillance et journalisation4m
Atelier : Présentation de Cloud Composer12s
1 ejercicio de práctica
Cloud Data Fusion et Cloud Composer30m
7 horas para completar

Traiter des données sans serveur avec Cloud Dataflow

7 horas para completar
12 videos (Total 40 minutos)
12 videos
Pourquoi les clients apprécient Dataflow ?3m
Créer des pipelines Cloud Dataflow dans le code3m
Considérations à prendre en compte dans l'élaboration de pipelines2m
Transformer les données avec PTransforms3m
Atelier : Créer un pipeline Dataflow simple17s
Agréger avec GroupByKey et Combine7m
Atelier : MapReduce dans Cloud Dataflow18s
Entrées secondaires et fenêtres de données4m
Atelier : Utiliser les entrées secondaires de pipeline11s
Créer et réutiliser des modèles de pipeline3m
Pipelines Cloud Dataflow SQL3m
1 ejercicio de práctica
Traiter des données avec Cloud Dataflow30m
4 minutos para completar

Résumé

4 minutos para completar
1 video (Total 4 minutos)
1 video

Acerca de Programa especializado: 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

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.