À propos de ce cours
4.5
1,890 notes
235 avis
100 % en ligne

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Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles

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Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire

Niveau intermédiaire

Heures pour terminer

Approx. 7 heures pour terminer

Recommandé : 1 week of study, 5-7 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Google Cloud DataprocApplication Programming Interfaces (API)Machine Learning
100 % en ligne

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Heures pour terminer

Approx. 7 heures pour terminer

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Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
Heures pour terminer
2 heures pour terminer

Module 1: Introduction to Cloud Dataproc

...
Reading
16 vidéos (Total 52 min), 2 quiz
Video16 vidéos
Introducing Cloud Dataproc1 min
Defining unstructured data?4 min
Deriving value from unstructured data7 min
Approaches to working with Big Data4 min
MapReduce and Hadoop origins5 min
On prem Hadoop has a lot of overhead1 min
Cloud Dataproc versus Hadoop alternatives2 min
Creating a Dataproc cluster4 min
Dataproc customization3 min
Dataproc and the CLI40s
Lab 1: Overview11s
Lab 1: Demo and Review7 min
Custom Machine Types3 min
Preemptible VMs3 min
Wrap up41s
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Module 1 Quiz4 min
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Module 2: Running Dataproc jobs

...
Reading
13 vidéos (Total 51 min), 3 quiz
Video13 vidéos
Methods for submitting jobs1 min
Lab 2 Overview1 min
Lab 2: Demo and Review11 min
Separation of Storage and Compute6 min
Evolution of data processing5 min
The importance of networking in data processing3 min
Separating storage and compute with Spark1 min
Submitting Spark jobs3 min
Overview of Spark concepts2 min
Lab Overview45s
Lab 3: Demo and Review8 min
Module Wrap Up18s
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Quiz2 min
Heures pour terminer
3 heures pour terminer

Module 3: Leveraging GCP

...
Reading
10 vidéos (Total 37 min), 3 quiz
Video10 vidéos
BigQuery Support8 min
Lab 4: Overview31s
Lab 4: Demo and Review4 min
Cluster customization4 min
Installing software on a Dataproc7 min
Lab 5: Overview17s
Lab 5: Demo and Review8 min
Wrap up58s
Review19s
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Module 3 Quiz2 min
Heures pour terminer
1 heure pour terminer

Module 4: Analyzing Unstructured Data

...
Reading
7 vidéos (Total 24 min), 2 quiz
Video7 vidéos
A closer look at Machine Learning3 min
Examples of applied ML3 min
Natural Language Processing close-up2 min
Lab 6: Overview1 min
Lab 6: Demo and Review10 min
Wrap up16s
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Module 4 Quiz2 min
4.5
235 avisChevron Right
Orientation de carrière

60%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours
Avantage de carrière

67%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours
Promotion de carrière

25%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par CPDec 29th 2017

Really enjoyed it, woudl have liked to spend more time with the APIs and integrate with real time web downloads. There are a few bugs and misprints, but wasn't too hard to find them.

par PGAug 8th 2018

The course was really helpful to understand how to use google bigdata offering - dataproc for creating and managing Hadoop/hive/spark/pig and many more opensource bigdata products.

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

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière. Si vous souhaitez suivre ce cours alors que vous n'avez pas les moyens d'en acquitter les frais, nous vous recommandons de soumettre une demande d'Aide Financière.

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