Acerca de este Curso
4.7
1,239 calificaciones
93 revisiones

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. 7 horas para completar

Sugerido: 1 week of study, 6-8 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

BigqueryBigtableDataflowPublish–Subscribe Pattern

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

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Nivel intermedio

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: 1 week of study, 6-8 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English)

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
1 hora para completar

Module 1: Architecture of Streaming Analytics Pipelines

...
5 videos (Total 39 minutos), 1 reading, 1 quiz
5 videos
Challenge #1: Variable volumes require ability of ingest to scale and be fault-tolerant4m
Challenge #2 : Latency is to be expected5m
Challenge #3 : Need instant insights6m
Discuss some streaming scenarios8m
1 lectura
Lab Worksheet10m
1 ejercicio de práctica
Module 1 Quiz4m
2 horas para completar

Module 2: Ingesting Variable Volumes

...
4 videos (Total 34 minutos), 2 quizzes
4 videos
How it works: Topics and Subscriptions14m
Lab Overview34s
Lab demo and review8m
1 ejercicio de práctica
Module 2 Quiz8m
2 horas para completar

Module 3: Implementing Streaming Pipelines

...
6 videos (Total 70 minutos), 2 quizzes
6 videos
Challenges in stream processing14m
Build a stream processing pipeline for live traffic data11m
Handle late data: watermarks, triggers, accumulation14m
Lab overview35s
Lab demo and review15m
1 ejercicio de práctica
Module 3 Quiz2m
1 hora para completar

Module 4: Streaming analytics and dashboards

...
3 videos (Total 20 minutos), 2 quizzes
3 videos
Lab overview45s
Lab demo and review5m
1 ejercicio de práctica
Module 4 Quiz4m
2 horas para completar

Module 5: Handling Throughput and Latency Requirements

...
8 videos (Total 63 minutos), 1 reading, 2 quizzes
8 videos
Bigtable: big, fast, autoscaling NoSQL4m
Ingesting into Bigtable4m
Designing for Bigtable23m
Streaming into Bigtable1m
Lab demo and review4m
Performance considerations6m
Summary of Data Engineering on GCP Specialization8m
1 lectura
Cloud Bigtable Streaming10m
1 ejercicio de práctica
Module 5 Quiz6m
4.7
93 revisionesChevron Right

45%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

10%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones

por PGAug 25th 2018

This course was very helpful to understand how to built high throughput streaming work flows on google cloud. It described in detail how to model big table for efficient application.

por CCAug 19th 2017

Course gives nice overview of Bigtable, when to use it compared to bigquery. flowchart describing the when to use which product is really helpful. Thanks Lak for the course.

Acerca de 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....

Acerca del programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform

>>>Look for details below for COMPLETION CHALLENGE, receive up to $150 in Qwiklabs credits<<< This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. Looking to make a career change? Upon completion of this Specialization, you’ll have the opportunity to share your information directly with Google and Publicis [more partners coming soon] to be considered for open hiring opportunities. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML COMPLETION CHALLENGE For every course you complete before May 5, 2019, we will send you 30 Qwiklabs credits (upto $150 USD value)! >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform

Preguntas Frecuentes

  • 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

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • 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

  • 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

  • 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.

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