À propos de ce cours
4.5
1,445 notes
156 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, 6-8 hours/week...
Langues disponibles

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

BigqueryApache BeamDataflowPublish–Subscribe Pattern
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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
7 minutes pour terminer

Welcome to Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow

...
Reading
1 vidéo (Total 7 min)
Video1 vidéo
Heures pour terminer
5 heures pour terminer

Module 1: Serverless Data Analysis with BigQuery

...
Reading
19 vidéos (Total 123 min), 4 quiz
Video19 vidéos
What is BigQuery?5 min
BigQuery Demonstration3 min
BigQuery Benefits7 min
BigQuery in a Reference Architecture8 min
Queries and Functions8 min
Subqueries and Multiple Tables3 min
Lab - Serverless Data Analysis (Java/Python) : Part 12 min
Lab demo and review9 min
Load and Export Data2 min
Lab demo and review13 min
Advanced Capabilities in BigQuery7 min
Arrays and Structures6 min
Join condition and Window Functions6 min
User-defined Functions3 min
Lab demo and review14 min
Performance and Pricing7 min
Wildcard Tables and Partitioning7 min
BigQuery Plans and Categories4 min
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Module 1 Quiz4 min
Heures pour terminer
8 heures pour terminer

Module 2: Autoscaling Data Processing Pipelines with Dataflow

...
Reading
12 vidéos (Total 97 min), 7 quiz
Video12 vidéos
Write Data Pipelines in Java and Python9 min
Input Output and Run6 min
Lab demo and review18 min
MapReduce and Parallel Processing11 min
GroupBy and Combine7 min
Combine vs GroupBy7 min
Lab demo and review6 min
Side Inputs7 min
Lab demo and review10 min
Dataflow Templates and Dataprep4 min
Resources31s
Quiz1 exercice pour s'entraîner
Module 2 Quiz4 min
4.5
156 avisChevron Right
Orientation de carrière

25%

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

50%

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

12%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par ELDec 12th 2018

The combination of Java and python is sometimes a bit confusing. Maybe it would be better to split the course in a java and a python version so all the Beam concepts are taught in a single language.

par MHJun 4th 2018

Nice course. Needed options for python codes in the end of the course. In the beginning you had options to look at both python and java, but this were not the case in the later stages.

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.