Об этом курсе
Недавно просмотрено: 55,220

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 week of study, 6-8 hours/week...

Английский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Приобретаемые навыки

BigqueryBigtableDataflowPublish–Subscribe Pattern

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 8 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 week of study, 6-8 hours/week...

Английский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
1 ч. на завершение

Module 1: Architecture of Streaming Analytics Pipelines

...
5 видео ((всего 39 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Challenge #1: Variable volumes require ability of ingest to scale and be fault-tolerant4мин
Challenge #2 : Latency is to be expected5мин
Challenge #3 : Need instant insights6мин
Discuss some streaming scenarios8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Lab Worksheet10мин
1 практическое упражнение
Module 1 Quiz4мин
2 ч. на завершение

Module 2: Ingesting Variable Volumes

...
4 видео ((всего 34 мин.)), 2 тестов
4 видео
How it works: Topics and Subscriptions14мин
Lab Overview34
Lab demo and review8мин
1 практическое упражнение
Module 2 Quiz8мин
2 ч. на завершение

Module 3: Implementing Streaming Pipelines

...
6 видео ((всего 70 мин.)), 2 тестов
6 видео
Challenges in stream processing14мин
Build a stream processing pipeline for live traffic data11мин
Handle late data: watermarks, triggers, accumulation14мин
Lab overview35
Lab demo and review15мин
1 практическое упражнение
Module 3 Quiz2мин
1 ч. на завершение

Module 4: Streaming analytics and dashboards

...
3 видео ((всего 20 мин.)), 2 тестов
3 видео
Lab overview45
Lab demo and review5мин
1 практическое упражнение
Module 4 Quiz4мин
2 ч. на завершение

Module 5: Handling Throughput and Latency Requirements

...
8 видео ((всего 63 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Bigtable: big, fast, autoscaling NoSQL4мин
Ingesting into Bigtable4мин
Designing for Bigtable23мин
Streaming into Bigtable1мин
Lab demo and review4мин
Performance considerations6мин
Summary of Data Engineering on GCP Specialization8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Cloud Bigtable Streaming10мин
1 практическое упражнение
Module 5 Quiz6мин
4.7
Рецензии: 108Chevron Right

38%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

37%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

15%

стал больше зарабатывать или получил повышение

Лучшие отзывы о курсе Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform

автор: PGAug 25th 2018

This course was very helpful to understand how to built high throughput streaming work flows on google cloud. It described in detail how to model big table for efficient application.

автор: CCAug 19th 2017

Course gives nice overview of Bigtable, when to use it compared to bigquery. flowchart describing the when to use which product is really helpful. Thanks Lak for the course.

Преподаватели

О 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....

О специализации ''Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP'

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, Big Data, and Machine Learning on GCP

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.