Este curso forma parte de Programa especializado: Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Google Cloud Training

Ofrecido Por

Programa especializado: Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en FrançaisGoogle Cloud

Acerca de este Curso

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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Laboratorios de Coursera

Incluye proyectos de aprendizaje prácticos.

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Curso 3 de 5 en

Programa especializado: Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Nivel intermedio

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

Semana1

Semana 1

1 minuto para completar

Présentation

1 minuto para completar

1 video (Total 1 minutos)

Semana2

Semana 2

23 minutos para completar

Présentation de la création de pipelines de données par lot

23 minutos para completar

6 videos (Total 21 minutos)

Semana3

Semana 3

2 horas para completar

Exécuter Spark sur Dataproc

2 horas para completar

11 videos (Total 48 minutos)

11 videos

Introduction du module26sL'écosystème Hadoop4mExécuter Hadoop sur Dataproc10mUtiliser Cloud Storage plutôt que HDFS6mOptimiser Dataproc2mOptimiser le stockage dans Dataproc9mOptimiser les modèles et l'autoscaling dans Dataproc5mOptimiser la surveillance dans Dataproc3mPrésentation de l'atelier : Exécuter des tâches Apache Spark sur Dataproc27sPremiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4mRésumé33s

1 ejercicio de práctica

Exécuter Spark sur Dataproc6m

Semana4

Semana 4

10 horas para completar

Traiter des données sans serveur avec Dataflow

10 horas para completar

14 videos (Total 36 minutos)

14 videos

Introduction du module41sPrésentation de Dataflow5mPourquoi les clients apprécient-ils Dataflow ?2mCréer des pipelines Dataflow avec du code3mPrincipales considérations liées à la conception de pipelines2mTransformer des données avec des PTransform3mPrésentation de l'atelier : Créer un pipeline Dataflow simple9sRegrouper des données avec groupByKey et Combine5mPrésentation de l'atelier : MapReduce dans Dataflow23sEntrées secondaires et fenêtres de données4mPrésentation de l'atelier : S'entraîner avec des entrées secondaires de pipelines17sCréer et réutiliser des modèles de pipeline3mPipelines Dataflow SQL46sRésumé2m

1 ejercicio de práctica

Traiter des données sans serveur avec Dataflow4m

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

¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso
¿Cuándo recibiré mi Certificado de curso?
Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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

Building Batch Data Pipelines on GCP en Français

Acerca de este Curso

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