À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 8 heures pour terminer

Recommandé : Une semaine de cours, cinq à sept heures par semaine...

Français

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
2 heures pour terminer

Module 1 : Présentation de Cloud Dataproc

16 vidéos (Total 52 min), 2 quiz
16 vidéos
Présentation de Cloud Dataproc1 min
Définir des données non structurées4 min
Exploiter des données non structurées7 min
Travailler avec le big data4 min
Les origines de MapReduce et d'Hadoop5 min
Coût de l'utilisation d'Hadoop sur site1 min
Comparaison entre Cloud Dataproc et les solutions Hadoop alternatives2 min
Créer un cluster Dataproc4 min
Personnaliser Dataproc3 min
Dataproc et la CLI40s
Atelier 1 : Présentation11s
Atelier 1 : Démonstration et récapitulatif7 min
Types de machines personnalisés3 min
VM préemptives3 min
Conclusion41s
1 exercice pour s'entraîner
Questionnaire du module 14 min
3 heures pour terminer

Module 2 : Exécuter des tâches Dataproc

13 vidéos (Total 51 min), 3 quiz
13 vidéos
Envoyer des tâches1 min
Atelier 2 : Présentation1 min
Atelier 2 : Démonstration et récapitulatif11 min
Séparer le stockage et le calcul6 min
Évolution du traitement des données5 min
L'importance de la mise en réseau dans le traitement des données3 min
Séparer le stockage et le calcul avec Spark1 min
Envoyer des tâches Spark3 min
Présentation des concepts de Spark2 min
Présentation de l'atelier45s
Atelier 3 : Démonstration et récapitulatif8 min
Conclusion18s
1 exercice pour s'entraîner
Questionnaire du module 22 min
3 heures pour terminer

Module 3 : Tirer parti de GCP

10 vidéos (Total 37 min), 3 quiz
10 vidéos
Support BigQuery8 min
Atelier 4 : Présentation31s
Atelier 4 : Démonstration et récapitulatif4 min
Personnaliser un cluster4 min
Installer des logiciels sur un cluster Dataproc7 min
Atelier 5 : Présentation17s
Atelier 5 : Démonstration et récapitulatif8 min
Conclusion58s
Récapitulatif19s
1 exercice pour s'entraîner
Questionnaire du module 32 min
1 heure pour terminer

Module 4 : Analyser des données non structurées

7 vidéos (Total 24 min), 2 quiz
7 vidéos
Gros plan sur le machine learning3 min
Exemples d'application du machine learning3 min
Le traitement du langage naturel en détail2 min
Atelier 6 : Présentation1 min
Atelier 6 : Démonstration et récapitulatif10 min
Conclusion16s
1 exercice pour s'entraîner
Questionnaire du module 42 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 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

  • 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, lorsqu'elle est disponible.

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