À propos de ce cours
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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Niveau intermédiaire

Heures pour terminer

Approx. 5 heures pour terminer

Recommandé : Une semaine de cours, 6 à 10 heures par semaine...
Langues disponibles

Français

Sous-titres : Français, Anglais, Allemand
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
14 minutes pour terminer

Présentation de la spécialisation Data and Machine Learning on Google Cloud Platform

...
Reading
4 vidéos (Total 13 min), 1 lecture
Video4 vidéos
Présentation et programme de la formation5 min
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs2 min
Rencontre avec votre formateur3 min
Reading1 lecture
Lecture : Lecture recommandée1 min
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Présentation de Google Cloud Platform et de ses produits Big Data

Ce module présente Google Cloud Platform et les fonctionnalités de gestion des données de la plate-forme....
Reading
5 vidéos (Total 31 min), 1 quiz
Video5 vidéos
Qu'est-ce que Google Cloud Platform ?14 min
Produits big data GCP9 min
Scénarios d'utilisation5 min
Ressources du module27s
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Révision du module2 min
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Notions de base sur les ressources de calcul et de stockage de GCP

Dans ce module, nous présentons les notions de base sur les ressources de calcul et stockage de Google Cloud Platform et expliquons comment elles fonctionnent pour offrir ingestion des données, stockage et analyse fédérée....
Reading
9 vidéos (Total 54 min), 1 lecture, 3 quiz
Video9 vidéos
Processeurs à la demande7 min
Présentation de l'atelier37s
Évaluation de l'atelier8 min
Un système de fichiers mondial14 min
Présentation de l'atelier1 min
Évaluation de l'atelier14 min
Évaluation du module3 min
Ressources du module3 min
Reading1 lecture
Ressources du module10 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Révision du module4 min
Heures pour terminer
4 heures pour terminer

Analyse de données dans le cloud

Dans ce module, nous présentons les cas d'utilisation courants du Big Data qui seront gérés pour vous par Google. Voici les cas les plus répandus aujourd'hui dans le secteur et pour lesquels nous proposons une migration facile dans le cloud....
Reading
10 vidéos (Total 90 min), 3 quiz
Video10 vidéos
Transformation pas-à-pas20 min
Votre base de données SQL dans le cloud5 min
Présentation de l'atelier24s
Évaluation de l'atelier22 min
Services gérés Hadoop dans le cloud8 min
Présentation de l'atelier17s
Évaluation de l'atelier27 min
Évaluation du module3 min
Ressources du module1 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Révision du module4 min
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

Module 5 - Scaling de l'analyse de données et Machine Learning

Ce module aborde les technologies les plus transformationnelles de Google Cloud Platform sans rapport avec celles utilisées par les participants ("l'avenir")....
Reading
21 vidéos (Total 82 min), 1 lecture, 4 quiz
Video21 vidéos
Accès aléatoire rapide11 min
Entrepôt de données et interrogation interactive de pétaoctets avec Google BigQuery3 min
Ingestion des données dans BigQuery2 min
Développement interactif et itératif avec Cloud Datalab1 min
Cloud Datalab : démonstration3 min
Compatibilité de Datalab avec BigQuery2 min
Présentation de l'atelier27s
Évaluation de l'atelier : Configuration de Datalab5 min
Évaluation de l'atelier : Travailler dans les blocs-notes IPython6 min
Présentation25s
Machine learning avec TensorFlow8 min
Entraîner et créer un modèle de réseau neuronal (Partie 1)1 min
Entraîner et créer un modèle de réseau neuronal (Partie 2)5 min
Présentation de l'atelier4 min
Modèles de machine learning prédéfinis4 min
API de ML prédéfinies : exemples8 min
Évaluation de l'atelier8 min
Évaluation du module2 min
Évolutivité de l'analyse des données : ressources10s
Machine learning : ressources14s
Reading1 lecture
Scaling de l'analyse de données : Ressources1 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Révision du module18 min
Heures pour terminer
18 minutes pour terminer

Architecture de traitement des données Ingestion, transformation et chargement évolutifs

Dans ce module, vous découvrirez les architectures de traitement des données de Google Cloud Platform : Traitement asynchrone avec TaskQueues Architectures de messagerie avec Pub/Sub Créer des pipelines avec Dataflow...
Reading
4 vidéos (Total 9 min), 1 lecture, 1 quiz
Video4 vidéos
Architectures de messagerie3 min
Pipelines de données sans serveur3 min
Évaluation du module32s
Reading1 lecture
Ressources du module5 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Révision du module4 min
Heures pour terminer
15 minutes pour terminer

Synthèse de GCP, Big Data et ML

...
Reading
3 vidéos (Total 5 min), 1 lecture
Video3 vidéos
Étapes suivantes1 min
Autres ressources35s
Reading1 lecture
Ressources supplémentaires10 min

À propos de Google Cloud

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....

À propos de la Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform 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 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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.