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8 小時
法語(French)
字幕:法語(French), 英語(English)
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提供方

Google 云端平台 徽標

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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1

完成時間為 7 分鐘

Introduction

完成時間為 7 分鐘
2 個視頻 (總計 7 分鐘)
2 個視頻
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4分鐘
完成時間為 2 小時

Data Engineering

完成時間為 2 小時
13 個視頻 (總計 55 分鐘)
13 個視頻
Analyser les défis liés à l'ingénierie des données8分鐘
Présentation de BigQuery3分鐘
Lacs de données et entrepôts de données5分鐘
Démo : Requêtes fédérées avec BigQuery6分鐘
Bases de données transactionnelles et entrepôts de données4分鐘
Travailler efficacement avec d'autres équipes de gestion des données6分鐘
Gérer l'accès et la gouvernance des données2分鐘
Démo : Trouver les informations personnelles dans votre ensemble de données avec l'API DLP1分鐘
Créer des pipelines prêts à l'emploi2分鐘
Réviser l'étude de cas GCP3分鐘
Récapitulatif1分鐘
Présentation de l'atelier : Analyser avec BigQuery17
1 個練習
Introduction à Data Engineering30分鐘
完成時間為 2 小時

Créer un lac de données

完成時間為 2 小時
10 個視頻 (總計 58 分鐘)
10 個視頻
Stockage de données et options ETL sur GCP4分鐘
Créer un lac de données avec Cloud Storage10分鐘
Démo : Optimiser les coûts avec les classes Google Cloud Storage et Cloud Functions7分鐘
Sécuriser Cloud Storage5分鐘
Stocker des données de tous types5分鐘
Démo : Exécuter des requêtes fédérées dans des fichiers Parquet et ORC dans BigQuery4分鐘
Stocker des données relationnelles dans le cloud1分鐘
Cloud SQL en tant que lac de données relationnelles7分鐘
Atelier : Charger les données des taxis dans Cloud SQL27
1 個練習
Créer un lac de données4分鐘
2

2

完成時間為 4 小時

Créer un entrepôt de données

完成時間為 4 小時
17 個視頻 (總計 93 分鐘)
17 個視頻
Présentation de BigQuery1分鐘
Démo : Interroger des téraoctets de données en quelques secondes7分鐘
Premiers pas9分鐘
Charger des données11分鐘
Présentation de l'atelier : Charger des données dans BigQuery21
Explorer les schémas24
Démo : Explorer les schémas10分鐘
Conception de schémas3分鐘
Champs imbriqués et répétés8分鐘
Démo : Champs imbriqués et répétés15分鐘
Présentation de l'atelier : Utiliser les données JSON et Array dans BigQuery13
Optimiser avec le partitionnement et le clustering5分鐘
Démo : Créer des tables partitionnées7分鐘
Démo : Partitionnement et clustering6分鐘
Aperçu : Transformer les données par lots et les flux de données2分鐘
Récapitulatif1分鐘
1 個練習
Créer un entrepôt de données4分鐘
完成時間為 2 分鐘

Résumé

完成時間為 2 分鐘
1 個視頻 (總計 2 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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  • 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一,目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

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