Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Google Cloud Training

Offert par

Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en FrançaisGoogle Cloud

À propos de ce cours

Traiter des flux de données est une pratique de plus en plus populaire, car ceux-ci permettent aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Cloud Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 4 sur 5 dans le

Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Français

Ce que vous allez apprendre

Découvrir des cas d'utilisation liés à l'analyse de flux en temps réel
Utiliser le service de messagerie instantanée asynchrone de Pub/Sub pour gérer des événements de données
Écrire des pipelines de flux de données et effectuer des transformations si nécessaire
Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel

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Enseignant

Google Cloud Training

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

2 minutes pour terminer

Présentation

2 minutes pour terminer

1 vidéo (Total 2 min)

10 minutes pour terminer

Présentation du traitement de flux de données

10 minutes pour terminer

1 vidéo (Total 6 min)

3 heures pour terminer

Messagerie sans serveur avec Pub/Sub

3 heures pour terminer

7 vidéos (Total 27 min)

2 heures pour terminer

Fonctionnalités de gestion de flux Dataflow

2 heures pour terminer

4 vidéos (Total 11 min)

Semaine

Semaine 2

5 heures pour terminer

Traiter des flux haut débit avec BigQuery et Cloud Bigtable

5 heures pour terminer

6 vidéos (Total 27 min)

6 vidéos

Présentation du module25s

Traiter des flux dans BigQuery et visualiser les résultats5 min

Présentation de l'atelier : Traitement de flux de données : Analyse de flux et tableaux de bord11s

Traiter des flux haut débit avec Cloud Bigtable13 min

Optimiser les performances de Cloud Bigtable7 min

Présentation de l'atelier : Traitement de flux de données : Insérer des pipelines de données en flux continu dans Bigtable17s

2 exercices pour s'entraîner

Analyse de flux et tableaux de bord4 min

Traiter des flux haut débit avec Cloud Bigtable10 min

3 heures pour terminer

Fonctionnalités et performances avancées de BigQuery

3 heures pour terminer

8 vidéos (Total 42 min)

8 vidéos

Présentation du module25s

Fenêtrages analytiques1 min

Fonctions SIG2 min

Démonstration : Fonctions SIG et mappage avec BigQuery16 min

Considérations sur les performances10 min

Présentation de l'atelier : Optimiser les performances des requêtes BigQuery24s

Considérations liées au coût8 min

Présentation de l'atelier : Créer des tables partitionnées par date dans BigQuery14s

1 exercice pour s'entraîner

Considérations liées aux fonctionnalités et aux performances avancées de BigQuery10 min

1 minute pour terminer

Résumé du cours

1 minute pour terminer

1 vidéo (Total 1 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.

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 Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Foire Aux Questions

Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
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.
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
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.
Quand recevrai-je mon 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.
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
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.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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

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Ce que vous allez apprendre