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Préparation à la certification Google Cloud : ingénieur(e) en données sur Cloud Certificat Professionnel
Advance your career in data engineering
Offert par
Ce que vous allez apprendre
Identify the purpose and value of the key Big Data and Machine Learning products in Google Cloud.
Employ BigQuery to carry out interactive data analysis.
Use Cloud SQL and Dataproc to migrate existing MySQL and Hadoop/Pig/Spark/Hive workloads to Google Cloud.
Choose between different data processing products on Google Cloud.
Compétences que vous acquerrez

À propos de ce Certificat Professionnel
Projet d'apprentissage appliqué
This Professional Certificate incorporates hands-on labs using our Qwiklabs platform.
These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google BigQuery, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.
You should have basic proficiency with a common query language such as SQL; experience developing applications using common programming languages.
You should have basic proficiency with a common query language such as SQL; experience developing applications using common programming languages.
Qu'est-ce qu'un Certificat Professionnel ?
Développez vos compétences pour être prêt(e) à travailler dans ce domaine
Que vous souhaitiez commencer une nouvelle carrière ou en changer, les Certificats Professionnels de Coursera vous aident à vous préparer pour un emploi. Apprenez à votre propre rythme, quand et où cela vous convient le mieux. Inscrivez-vous aujourd'hui et explorez un nouveau parcours professionnel avec un essai gratuit de 7 jours. Vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment.
Projets pratiques
Exercez vos compétences avec des projets pratiques et renforcez les compétences qui montrent votre aptitude au travail à de potentiels employeurs. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour obtenir votre Certificat.
Obtenez une qualification professionnelle
Lorsque vous aurez terminé tous les cours du programme, vous obtiendrez un Certificat à partager avec votre réseau professionnel et vous débloquerez l'accès à des ressources d'accompagnement professionnel pour vous aider à démarrer votre nouvelle carrière. De nombreux Certificats Professionnels ont des partenaires d'embauche qui reconnaissent les qualifications du Certificat Professionnel, et d'autres peuvent vous aider à vous préparer à un examen de certification. Le cas échéant, vous trouverez plus d'informations sur les pages des Certificats Professionnels.

Cette Certificat Professionnel compte 6Â cours
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud
The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment.
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud
Data pipelines typically fall under one of the Extra-Load, Extract-Load-Transform or Extract-Transform-Load paradigms. This course describes which paradigm should be used and when for batch data. Furthermore, this course covers several technologies on Google Cloud for data transformation including BigQuery, executing Spark on Dataproc, pipeline graphs in Cloud Data Fusion and serverless data processing with Dataflow. Learners will get hands-on experience building data pipeline components on Google Cloud using Qwiklabs.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud
Processing streaming data is becoming increasingly popular as streaming enables businesses to get real-time metrics on business operations. This course covers how to build streaming data pipelines on Google Cloud. Pub/Sub is described for handling incoming streaming data. The course also covers how to apply aggregations and transformations to streaming data using Dataflow, and how to store processed records to BigQuery or Cloud Bigtable for analysis. Learners will get hands-on experience building streaming data pipeline components on Google Cloud using QwikLabs.
Offert par

Google Cloud
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Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
How long does it take to complete the Professional Certificate?
What background knowledge is necessary?
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D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.