*Remarque : Ceci est un nouveau cours proposant des contenus actualisés, différents de ceux que vous avez peut-être vus dans la précédente version de cette spécialisation.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Offert par
À propos de ce cours
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 4 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Français
Sous-titres : Français, Anglais
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Google Cloud
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 minutes pour terminer
Introduction
Dans ce module, nous présentons le cours et son programme.
6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
1 heure pour terminer
Présentation du traitement de données par flux
Ce module aborde les problèmes liés au traitement de données par flux.
1 heure pour terminer
1 vidéo (Total 7 min)
1 vidéo
1 exercice pour s'entraîner
Présentation du traitement de données par flux30 min
2 heures pour terminer
Messagerie sans serveur avec Cloud Pub/Sub
Ce module explique comment ingérer des flux de données entrant avec Cloud Pub/Sub.
2 heures pour terminer
6 vidéos (Total 31 min)
6 vidéos
Transfert et extraction avec Cloud Pub/Sub5 min
Publier avec le code Pub/Sub4 min
Résumé1 min
Présentation de l'atelier : Publier des flux de données dans Pub/Sub18s
Solution de l'atelier : Publier des flux de données dans Pub/Sub10 min
1 exercice pour s'entraîner
Messagerie sans serveur avec Cloud Pub/Sub30 min
2 heures pour terminer
Fonctionnalités Cloud Dataflow pour le traitement par flux
Ce module revisite Cloud Dataflow en se concentrant sur ses fonctionnalités de traitement de données par flux.
2 heures pour terminer
4 vidéos (Total 41 min)
4 vidéos
Fenêtrage Cloud Dataflow10 min
Présentation de l'atelier : Pipelines de flux de données21s
Solution de l'atelier : Pipelines de flux de données25 min
1 exercice pour s'entraîner
Fonctionnalités par flux de Cloud Dataflow30 min
4 heures pour terminer
Fonctionnalités de flux haut débit de BigQuery et Bigtable
Ce module décrit les fonctionnalités de BigQuery et Bigtable pour les flux de données.
4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 57 min)
7 vidéos
Présentation de l'atelier : Analyse de flux de données et tableaux de bord9s
Solution de l'atelier : Analyse de flux de données et tableaux de bord14 min
Flux de données à haut débit avec Cloud Bigtable16 min
Optimiser les performances de Cloud Bigtable6 min
Présentation de l'atelier : Insérer des pipelines de données en flux continu dans Bigtable16s
Solution de l'atelier : Insérer des pipelines de données en flux continu dans Bigtable12 min
2 exercices pour s'entraîner
Analyse de flux et tableaux de bord4 min
Transmettre un flux haut débit avec Cloud Bigtable30 min
3 heures pour terminer
Fonctionnalités avancées et performances de BigQuery
Dans ce module, vous découvrirez des fonctionnalités plus avancées de BigQuery.
3 heures pour terminer
7 vidéos (Total 48 min)
7 vidéos
Fonctions GIS10 min
Démo : Fonctions GIS et mappage avec BigQuery16 min
Clauses WITH et tables permanentes2 min
Fonctions de fenêtre d'analyse14 min
Présentation de l'atelier : Optimiser les requêtes BigQuery pour plus de performances22s
Considérations liées aux performances2 min
Présentation de l'atelier : Créer des tables partitionnées par date dans BigQuery14s
1 exercice pour s'entraîner
Fonctionnalités avancées de BigQuery et questions de performances30 min
1 minute pour terminer
Résumé
Ce module récapitule les sujets abordés pendant le cours.
1 minute pour terminer
1 vidéo (Total 1 min)
1 vidéo
Résumé du cours1 min
À propos du Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud 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. 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.
Foire Aux Questions
Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
