課程信息

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7 小時

建議:Une semaine de cours, cinq à sept heures par semaine...

法語(French)

字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...

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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7 小時

建議:Une semaine de cours, cinq à sept heures par semaine...

法語(French)

字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間為 2 小時

Module 1 : Présentation de Cloud Dataproc

16 個視頻 (總計 52 分鐘), 2 個測驗
16 個視頻
Bienvenue1分鐘
Présentation de Cloud Dataproc1分鐘
Définir des données non structurées4分鐘
Exploiter des données non structurées7分鐘
Travailler avec le big data4分鐘
Les origines de MapReduce et d'Hadoop5分鐘
Coût de l'utilisation d'Hadoop sur site1分鐘
Comparaison entre Cloud Dataproc et les solutions Hadoop alternatives2分鐘
Créer un cluster Dataproc4分鐘
Personnaliser Dataproc3分鐘
Dataproc et la CLI40
Atelier 1 : Présentation11
Atelier 1 : Démonstration et récapitulatif7分鐘
Types de machines personnalisés3分鐘
VM préemptives3分鐘
Conclusion41
1 個練習
Questionnaire du module 14分鐘
完成時間為 3 小時

Module 2 : Exécuter des tâches Dataproc

13 個視頻 (總計 51 分鐘), 3 個測驗
13 個視頻
Envoyer des tâches1分鐘
Atelier 2 : Présentation1分鐘
Atelier 2 : Démonstration et récapitulatif11分鐘
Séparer le stockage et le calcul6分鐘
Évolution du traitement des données5分鐘
L'importance de la mise en réseau dans le traitement des données3分鐘
Séparer le stockage et le calcul avec Spark1分鐘
Envoyer des tâches Spark3分鐘
Présentation des concepts de Spark2分鐘
Présentation de l'atelier45
Atelier 3 : Démonstration et récapitulatif8分鐘
Conclusion18
1 個練習
Questionnaire du module 22分鐘
完成時間為 3 小時

Module 3 : Tirer parti de GCP

10 個視頻 (總計 37 分鐘), 3 個測驗
10 個視頻
Support BigQuery8分鐘
Atelier 4 : Présentation31
Atelier 4 : Démonstration et récapitulatif4分鐘
Personnaliser un cluster4分鐘
Installer des logiciels sur un cluster Dataproc7分鐘
Atelier 5 : Présentation17
Atelier 5 : Démonstration et récapitulatif8分鐘
Conclusion58
Récapitulatif19
1 個練習
Questionnaire du module 32分鐘
完成時間為 1 小時

Module 4 : Analyser des données non structurées

7 個視頻 (總計 24 分鐘), 2 個測驗
7 個視頻
Gros plan sur le machine learning3分鐘
Exemples d'application du machine learning3分鐘
Le traitement du langage naturel en détail2分鐘
Atelier 6 : Présentation1分鐘
Atelier 6 : Démonstration et récapitulatif10分鐘
Conclusion16
1 個練習
Questionnaire du module 42分鐘

關於 Google 云端平台

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....

關於 Data Engineering on Google Cloud Platform 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 Platform. 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 traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées. 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 Engineering on Google Cloud Platform en Français

常見問題

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

  • 如果您决定在班次开始日期之前注册课程,那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后,您便可以提交作业。

  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。

  • 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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