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.
Este curso forma parte de Programa especializado: Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.
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Aprox. 17 horas para completar
Francés (French)
Qué aprenderás
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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Programa - Qué aprenderás en este curso
1 minuto para completar
Présentation
1 minuto para completar
1 video (Total 1 minutos)
23 minutos para completar
Présentation de la création de pipelines de données par lot
23 minutos para completar
6 videos (Total 21 minutos)
2 horas para completar
Exécuter Spark sur Dataproc
2 horas para completar
11 videos (Total 48 minutos)
10 horas para completar
Traiter des données sans serveur avec Dataflow
10 horas para completar
14 videos (Total 36 minutos)
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Preguntas Frecuentes
¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
¿Cuándo recibiré mi Certificado de curso?
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