À propos de ce cours

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Niveau intermédiaire
Approx. 13 heures pour terminer
Français
Sous-titres : Français, Anglais
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Ingénierie des données, big data et machine learning sur GCP

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 78 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
Présentation de Google Cloud Platform3 min
Puissance de calcul pour les données analytiques et les charges de travail de ML9 min
Démonstration : Créer une VM sur Compute Engine13 min
Stockage élastique avec Google Cloud Storage5 min
Développement sur le réseau mondial de Google3 min
Sécurité : Sur site ou intégrée au cloud2 min
Évolution des outils de big data de Google Cloud5 min
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs3 min
Choisir la bonne approche5 min
Possibilités offertes par Google Cloud Platform3 min
Activité : Explorer des architectures de solutions client existantes7 min
Rôles essentiels dans une organisation basée sur les données6 min
2 lectures
Programme d'ensembles de données publics de Google Cloud10 min
Ressources du module10 min
1 exercice pour s'entraîner
Évaluation du module
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Recommander des produits avec Cloud SQL et Spark

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 50 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
Présentation du machine learning (ML)5 min
Défi : Le ML pour recommander des locations immobilières8 min
Approche : Migrer les charges de travail sur site vers Google Cloud Platform9 min
Démonstration : Créer une tâche Apache Spark en 10 minutes ou moins6 min
Challenge : Utiliser et régler les clusters sur site6 min
Déplacer le stockage hors cluster avec Google Cloud Storage4 min
Présentation de l'atelier2 min
1 lecture
Ressources du module10 min
1 exercice pour s'entraîner
Évaluation du module30 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Prédire les achats des visiteurs avec BigQuery ML

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 74 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
Démonstration : Interroger 2 milliards de lignes de code Github en moins de 30 secondes11 min
BigQuery : Un moteur SQL rapide4 min
Démonstration : Explorer les données d'un système de vélos en libre-service avec SQL11 min
Qualité des données4 min
Stockage géré BigQuery5 min
Insights provenant des données géographiques2 min
Démonstration : Analyser les données d'impacts de foudre avec SIG BigQuery7 min
Choisir un type de modèle de ML pour les données structurées4 min
Prédire la valeur vie client5 min
BigQueryML : Créer des modèles avec SQL3 min
Phases du cycle de vie du modèle de ML2 min
BigQuery ML : Guide des fonctionnalités principales5 min
2 lectures
Présentation de l'atelier10 min
Ressources du module10 min
1 exercice pour s'entraîner
Évaluation du module30 min
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Créer des pipelines de flux de données avec Cloud Pub/Sub et Cloud Dataflow

2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 31 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
Architectures de messagerie avec Cloud Pub/Sub6 min
Concevoir des pipelines de streaming avec Apache Beam3 min
Mettre en œuvre des pipelines de streaming sur Cloud Dataflow3 min
Visualiser des tendances avec Data Studio3 min
Créer des graphiques avec Data Studio2 min
Démonstration : Tutoriel de Data Studio7 min
Présentation de l'atelier1 min
1 lecture
Ressources du module10 min
1 exercice pour s'entraîner
Révision du module30 min

Avis

Meilleurs avis pour GOOGLE CLOUD PLATFORM BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS EN FRANÇAIS

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À propos du 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

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

  • 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/

  • Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

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