課程信息

可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級
完成時間大約為13 小時
法語(French)
字幕:法語(French), 英語(English)
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提供方

Placeholder

Google 云端平台

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 6 分鐘

Introduction

完成時間為 6 分鐘
2 個視頻 (總計 6 分鐘)
2 個視頻
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4分鐘
完成時間為 1 小時

Introduction aux pipelines de données par lots

完成時間為 1 小時
5 個視頻 (總計 18 分鐘)
5 個視頻
Considérations liées à la qualité1分鐘
Comment réaliser des opérations dans BigQuery3分鐘
Limitations3分鐘
Processus ETL pour résoudre les problèmes liés à la qualité des données4分鐘
1 個練習
EL, ELT et ETL30分鐘
完成時間為 2 小時

Exécuter Spark sur Cloud Dataproc

完成時間為 2 小時
9 個視頻 (總計 49 分鐘)
9 個視頻
Exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc10分鐘
GCS au lieu de HDFS6分鐘
Optimiser Dataproc5分鐘
Optimiser le stockage Dataproc9分鐘
Optimiser les modèles et l'autoscaling avec Dataproc4分鐘
Optimiser la surveillance Dataproc3分鐘
Présentation de l'atelier : Exécution de tâches Apache Spark sur Cloud Dataproc27
Résumé31
1 個練習
Exécuter Spark sur Cloud Dataproc4分鐘
2

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完成時間為 3 小時

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

完成時間為 3 小時
11 個視頻 (總計 45 分鐘)
11 個視頻
Composants de Data Fusion2分鐘
Créer un pipeline6分鐘
Explorer des données avec Wrangler1分鐘
Atelier : Créer et exécuter un graphique de pipeline dans Cloud Data Fusion17
Organiser les tâches dans les services GCP avec Cloud Composer1分鐘
Environnement Apache Airflow1分鐘
DAG et opérateurs12分鐘
Planification du workflow6分鐘
Surveillance et journalisation4分鐘
Atelier : Présentation de Cloud Composer12
1 個練習
Cloud Data Fusion et Cloud Composer30分鐘
完成時間為 7 小時

Traiter des données sans serveur avec Cloud Dataflow

完成時間為 7 小時
12 個視頻 (總計 40 分鐘)
12 個視頻
Pourquoi les clients apprécient Dataflow ?3分鐘
Créer des pipelines Cloud Dataflow dans le code3分鐘
Considérations à prendre en compte dans l'élaboration de pipelines2分鐘
Transformer les données avec PTransforms3分鐘
Atelier : Créer un pipeline Dataflow simple17
Agréger avec GroupByKey et Combine7分鐘
Atelier : MapReduce dans Cloud Dataflow18
Entrées secondaires et fenêtres de données4分鐘
Atelier : Utiliser les entrées secondaires de pipeline11
Créer et réutiliser des modèles de pipeline3分鐘
Pipelines Cloud Dataflow SQL3分鐘
1 個練習
Traiter des données avec Cloud Dataflow30分鐘
完成時間為 4 分鐘

Résumé

完成時間為 4 分鐘
1 個視頻 (總計 4 分鐘)
1 個視頻

關於 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 專項課程

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

常見問題

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