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Google 云端平台課程信息
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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12 小時
英語（English）
字幕：英語（English）, 西班牙語（Spanish）
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提供方
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.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 6 分鐘
Introduction
This module introduces the course and agenda
完成時間為 6 分鐘
2 個視頻 （總計 6 分鐘）
完成時間為 1 小時
Introduction to Processing Streaming Data
This modules talks about challenges with processing streaming data
完成時間為 1 小時
1 個視頻 （總計 7 分鐘）
1 個視頻
1 個練習
Introduction to Processing Streaming Data30分鐘
完成時間為 2 小時
Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub
This module talks about using Cloud Pub/Sub to ingest incoming streaming data
完成時間為 2 小時
6 個視頻 （總計 31 分鐘）
6 個視頻
Cloud Pub/Sub Push vs Pull5分鐘
Publishing with Pub/Sub code4分鐘
Summary1分鐘
Lab Intro: Publish Streaming Data into Pub/Sub18
Lab Solution: Publish Streaming Data into Pub/Sub10分鐘
1 個練習
Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub30分鐘
完成時間為 2 小時
Cloud Dataflow Streaming Features
This module revisits Cloud Dataflow and focuses on its streaming data processing capabilities
完成時間為 2 小時
4 個視頻 （總計 41 分鐘）
4 個視頻
Cloud Dataflow Windowing10分鐘
Lab Intro: Streaming Data Pipelines21
Lab Solution: Streaming Data Pipelines25分鐘
1 個練習
Cloud Dataflow Streaming Features30分鐘
完成時間為 4 小時
High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features
This modules covers BigQuery and Bigtable for streaming data
完成時間為 4 小時
7 個視頻 （總計 57 分鐘）
7 個視頻
Lab Intro: Streaming Analytics and Dashboards9
Lab Solution: Streaming Analytics and Dashboards14分鐘
High-Throughput Streaming with Cloud Bigtable16分鐘
Optimizing Cloud Bigtable Performance6分鐘
Lab Intro: Streaming Data Pipelines into Bigtable16
Lab Solution: Streaming Data Pipelines into Bigtable12分鐘
2 個練習
Streaming Analytics and Dashboards4分鐘
High-Throughput Streaming with Cloud Bigtable30分鐘
完成時間為 3 小時
Advanced BigQuery Functionality and Performance
This module dives into more advanced features of BigQuery
完成時間為 3 小時
7 個視頻 （總計 48 分鐘）
7 個視頻
GIS Functions10分鐘
Demo: GIS Functions and Mapping with BigQuery16分鐘
WITH Clauses vs Permanent Tables2分鐘
Analytical window functions14分鐘
Lab Intro: Optimizing your BigQuery Queries for Performance22
Performance Considerations2分鐘
Lab Intro: Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery14
1 個練習
BigQuery advanced functionality and performance considerations30分鐘
完成時間為 1 分鐘
Summary
This module recaps the topics covered in course
完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 （總計 1 分鐘）
1 個視頻
審閱
來自BUILDING RESILIENT STREAMING ANALYTICS SYSTEMS ON GCP的熱門評論
由 MP 提供2020年5月20日
Great course on understanding how to build streaming pipelines to ingest data into datalakes and datawarehouses , as well as techniques and technologies that support data querying optimization
由 FM 提供2020年4月28日
Excellent, googles team explains things in a straightforward and hands-on manner that gets you ready to start integrating BigQuery, BigTable, DataFusion, and Data Studio in a matter of hours.
由 AS 提供2020年6月28日
An excellent course. A great way to teach building streaming data pipelines and optimizing queries on BigQuery and BigTable (by , inter alia, partitioning data sets )through hands-on labs.
由 GS 提供2020年5月26日
This one really helps!!! However, I would appreciate if dataflow job such as averagespeed was written in python. No worries I will write one myself!! Thanks a lot for everything!!!
常見問題
我能否在注册前预览课程？
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。
我什么时候能够访问课程视频和作业？
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。
我注册之后会得到什么？
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。
我什么时候会收到课程证书？
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。
我为什么不能旁听此课程？
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。
退款政策是如何规定的？
如果订阅，您可以获得 7 天免费试听，在此期间，您可以取消课程，无需支付任何罚金。在此之后，我们不会退款，但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策。
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