En règle générale, les pipelines de données fonctionnent sur le modèle "Extraction et chargement" (EL), "Extraction, chargement et transformation" (ELT), ou "Extraction, transformation et chargement" (ETL). Dans ce cours, vous apprendrez où et quand appliquer ces différents modèles à des lots de données. Vous découvrirez également plusieurs technologies Google Cloud Platform permettant de transformer des données, y compris BigQuery, Spark exécuté sur Cloud Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow. Vous aurez en outre l'occasion de créer les composants d'un pipeline de données sur Google Cloud Platform dans le cadre d'un atelier pratique QwikLabs.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Offert par
À propos de ce cours
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 3 sur 5 dans le
Niveau intermédiaire
Approx. 13 heures pour terminer
Français
Sous-titres : Français, Anglais
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Google Cloud
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 minutes pour terminer
Introduction
Dans ce module, nous présentons le cours et son programme.
6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
1 heure pour terminer
Introduction aux pipelines de données par lots
Ce module présente les différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et leurs cas d'utilisation.
1 heure pour terminer
5 vidéos (Total 18 min)
2 heures pour terminer
Exécuter Spark sur Cloud Dataproc
Dans ce module, vous apprendrez à exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc, à exploiter GCS et à optimiser vos tâches Dataproc.
2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 49 min)
3 heures pour terminer
Gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer
Dans ce module, vous apprendrez à gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 45 min)
7 heures pour terminer
Traiter des données sans serveur avec Cloud Dataflow
Dans ce module, vous apprendrez à créer vos pipelines de traitement de données avec Cloud Dataflow.
7 heures pour terminer
12 vidéos (Total 40 min)
4 minutes pour terminer
Résumé
Ce module récapitule les sujets abordés dans ce cours.
4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
À propos du Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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.
Foire Aux Questions
Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
Is financial aid available?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
