Les deux principaux composants de tout pipeline de données sont les lacs de données et les entrepôts de données. Ce cours aborde les cas d'utilisation de chacun de ces systèmes de stockage, et présente en détail les solutions disponibles sur Google Cloud Platform. Il décrit également le rôle de Data Engineer et les atouts des pipelines de données pour l'entreprise, en plus d'expliquer l'intérêt de l'environnement cloud pour l'ingénierie de données. Vous vous familiariserez, dans le cadre d'exercices pratiques dans QwikLabs, aux concepts de lacs et d'entrepôts de données sur Google Cloud Platform.
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 2 sur 5 dans le
Niveau intermédiaire
Approx. 8 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
7 minutes pour terminer
Introduction
Ce module présente la spécialisation Data Engineering et le cours.
7 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 7 min)
2 heures pour terminer
Data Engineering
Ce module décrit le rôle d'un Data Engineer et explique pourquoi l'ingénierie de données doit être effectuée dans le cloud.
2 heures pour terminer
13 vidéos (Total 55 min)
2 heures pour terminer
Créer un lac de données
Ce module explique ce qu'est un lac de données et comment utiliser Google Cloud Storage comme lac de données dans GCP.
2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 58 min)
4 heures pour terminer
Créer un entrepôt de données
Ce module présente BigQuery en tant qu'entrepôt de données dans GCP.
4 heures pour terminer
17 vidéos (Total 93 min)
2 minutes pour terminer
Résumé
Ce module récapitule tous les thèmes abordés dans le cours.
2 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 2 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
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À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
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Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
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