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Прибл. 10 часов на выполнение
Французский
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...
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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

1 ч. на завершение

Module 1 : Architecture des pipelines d'analyse des flux de données

1 ч. на завершение
5 видео ((всего 39 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
Défi n° 1 : Les volumes variables nécessitent une capacité d'ingestion pour évoluer et tolérer les pannes4мин
Défi n° 2 : Une latence est inévitable5мин
Défi n° 3 : Besoin d'informations instantanées6мин
Présentation de plusieurs scénarios de flux8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Feuille de travail de l'atelier10мин
1 практическое упражнение
Questionnaire du module 130мин
2 ч. на завершение

Module 2 : Ingestion de volumes variables

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 34 мин.))
4 видео
Fonctionnement : Thèmes et abonnements14мин
Présentation de l'atelier34
Atelier : Démonstration et évaluation8мин
1 практическое упражнение
Questionnaire du module 230мин
3 ч. на завершение

Module 3 : Mise en œuvre de pipelines de flux de données

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 70 мин.))
6 видео
Défis du traitement par flux14мин
Développement d'un pipeline de traitement des données par flux pour le trafic en direct11мин
Gestion des données en retard : filigranes, déclenchements et accumulation14мин
Présentation de l'atelier35
Atelier : Démonstration et évaluation15мин
1 практическое упражнение
Questionnaire du module 330мин
1 ч. на завершение

Module 4 : Analyse de flux de données et tableaux de bord

1 ч. на завершение
3 видео ((всего 20 мин.))
3 видео
Présentation de l'atelier45
Atelier : Démonstration et évaluation5мин
1 практическое упражнение
Questionnaire du module 44мин
3 ч. на завершение

Module 5 : Répondre aux exigences de débit et de latence

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 63 мин.))
8 видео
Bigtable : Service NoSQL d'envergure et rapide en autoscaling4мин
Ingestion dans Bigtable4мин
Concevoir pour Bigtable23мин
Flux dans Bigtable1мин
Atelier : Démonstration et évaluation4мин
Considérations sur les performances6мин
Résumé de la spécialisation Data Engineering sur GCP8мин
1 практическое упражнение
Module 5 – Quiz30мин

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform en Français: общие сведения

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 Platform. 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 traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées. 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 Engineering on Google Cloud Platform en Français

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