Об этом курсе

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Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 3 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: Une semaine de cours, 6 à 8 heures par semaine...

Французский

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

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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
7 минуты на завершение

Analyse des données sans serveur avec Google BigQuery et Cloud Dataflow

...
1 видео ((всего 7 мин.))
1 видео
5 ч. на завершение

Analyse de données sans serveur avec BigQuery

...
19 видео ((всего 123 мин.)), 4 тестов
19 видео
Avantages de BigQuery7мин
BigQuery dans une architecture de référence8мин
Requêtes et fonctions8мин
Sous-requêtes et tables multiples3мин
Atelier : Analyse des données sans serveur (Java/Python) – Partie 12мин
Atelier : Démonstration et évaluation9мин
Charger et exporter des données2мин
Atelier : Démonstration et évaluation13мин
Fonctionnalités avancées de BigQuery7мин
Tableaux et structures6мин
Condition de jointure et fenêtrage6мин
Fonctions définies par l'utilisateur3мин
Atelier : Démonstration et évaluation14мин
Performances et tarifs7мин
Tables génériques et partitionnement7мин
Forfaits et catégories BigQuery4мин
1 практическое упражнение
Questionnaire du module 14мин
5 ч. на завершение

Autoscaling des pipelines de traitement de données avec Dataflow

...
12 видео ((всего 97 мин.)), 4 тестов
12 видео
Atelier : Démonstration et évaluation18мин
MapReduce et traitement parallèle11мин
GroupBy et Combine7мин
Comparaison de Combine et GroupBy7мин
Atelier : Démonstration et évaluation6мин
Entrées secondaires7мин
Atelier : Démonstration et évaluation10мин
Modèles Dataflow et Dataprep4мин
Ressources31
1 практическое упражнение
Questionnaire du module 24мин

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 on Google Cloud Platform 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 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

Часто задаваемые вопросы

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