À propos de ce cours : This 1-week, accelerated course builds upon previous courses in the Data Engineering on Google Cloud Platform specialization. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn how to create and manage computing clusters to run Hadoop, Spark, Pig and/or Hive jobs on Google Cloud Platform. You will also learn how to access various cloud storage options from their compute clusters and integrate Google’s machine learning capabilities into their analytics programs. In the hands-on labs, you will create and manage Dataproc Clusters using the Web Console and the CLI, and use cluster to run Spark and Pig jobs. You will then create iPython notebooks that integrate with BigQuery and storage and utilize Spark. Finally, you integrate the machine learning APIs into your data analysis. Pre-requisites • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals (or equivalent experience) • Some knowledge of Python
Les destinataires de ce cours : This class is intended for data analysts, data scientists and programmers who want to migrate Hadoop and Spark workloads onto Google Cloud Platform and also learn how leverage Google’s infrastructure and machine learning API’s to enhance the power of big data processing applications.
Créé par : Google Cloud
| Informations de base | Cours 2 de 5 dans Data Engineering on Google Cloud Platform Specialization |
| Niveau | Intermediate |
| Engagement | 1 week of study, 5-7 hours/week |
| Langue | English |
| Matériel requis | You'll need a Google Cloud Platform Free Trial account. Sign up at: https://cloud.google.com/free/ |
| Comment réussir | Réussissez tous les devoirs notés pour terminer le cours. |
| Notes des utilisateurs |
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Programme de cours
SEMAINE 1
Module 1: Introduction to Cloud Dataproc
16 vidéos
- Vidéo: Introducing Cloud Dataproc
- Vidéo: Defining unstructured data?
- Vidéo: Deriving value from unstructured data
- Vidéo: Approaches to working with Big Data
- Vidéo: MapReduce and Hadoop origins
- Vidéo: On prem Hadoop has a lot of overhead
- Vidéo: Cloud Dataproc versus Hadoop alternatives
- Vidéo: Creating a Dataproc cluster
- Vidéo: Dataproc customization
- Vidéo: Dataproc and the CLI
- Vidéo: Lab 1: Overview
- Vidéo: Lab 1: Demo and Review
- Vidéo: Custom Machine Types
- Vidéo: Preemptible VMs
- Vidéo: Wrap up
Noté: Lab 1: Create a Dataproc Cluster
Noté: Module 1 Quiz
Module 2: Running Dataproc jobs
13 vidéos
- Vidéo: Methods for submitting jobs
- Vidéo: Lab 2 Overview
- Vidéo: Lab 2: Demo and Review
- Vidéo: Separation of Storage and Compute
- Vidéo: Evolution of data processing
- Vidéo: The importance of networking in data processing
- Vidéo: Separating storage and compute with Spark
- Vidéo: Submitting Spark jobs
- Vidéo: Overview of Spark concepts
- Vidéo: Lab Overview
- Vidéo: Lab 3: Demo and Review
- Vidéo: Module Wrap Up
Noté: Lab 2: Work with structured and semi-structured data
Noté: Lab 3 : Submit Dataproc jobs for unstructured data
Noté: Module 2 Quiz
Module 3: Leveraging GCP
10 vidéos
- Vidéo: BigQuery Support
- Vidéo: Lab 4: Overview
- Vidéo: Lab 4: Demo and Review
- Vidéo: Cluster customization
- Vidéo: Installing software on a Dataproc
- Vidéo: Lab 5: Overview
- Vidéo: Lab 5: Demo and Review
- Vidéo: Wrap up
- Vidéo: Review
Noté: Lab 4 : Leverage GCP
Noté: Lab 5 : Cluster automation using CLI commands
Noté: Module 3 Quiz
Module 4: Analyzing Unstructured Data
7 vidéos
- Vidéo: A closer look at Machine Learning
- Vidéo: Examples of applied ML
- Vidéo: Natural Language Processing close-up
- Vidéo: Lab 6: Overview
- Vidéo: Lab 6: Demo and Review
- Vidéo: Wrap up
Noté: Lab 6: Add Machine Learning
Noté: Module 4 Quiz
FAQ
Comment cela fonctionne
Trabajo del curso
Cada curso es como un libro de texto interactivo, con videos pregrabados, cuestionarios y proyectos.
Ayuda de tus compañeros
Conéctate con miles de estudiantes y debate ideas y materiales del curso, y obtén ayuda para dominar los conceptos.
Certificados
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