En règle générale, les pipelines de données fonctionnent sur le modèle "Extraction et chargement" (EL), "Extraction, chargement et transformation" (ELT), ou "Extraction, transformation et chargement" (ETL). Dans ce cours, vous apprendrez où et quand appliquer ces différents modèles à des lots de données. Vous découvrirez également plusieurs technologies Google Cloud Platform permettant de transformer des données, y compris BigQuery, Spark exécuté sur Cloud Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow. Vous aurez en outre l'occasion de créer les composants d'un pipeline de données sur Google Cloud Platform dans le cadre d'un atelier pratique QwikLabs.
课程信息
1,773 次近期查看
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始，按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为13 小时
法语（French）
字幕：法语（French）, 英语（English）
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提供方
Google 云端平台
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.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 6 分钟
Introduction
Dans ce module, nous présentons le cours et son programme.
完成时间为 6 分钟
2 个视频 （总计 6 分钟）
完成时间为 1 小时
Introduction aux pipelines de données par lots
Ce module présente les différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et leurs cas d'utilisation.
完成时间为 1 小时
5 个视频 （总计 18 分钟）
5 个视频
Considérations liées à la qualité1分钟
Comment réaliser des opérations dans BigQuery3分钟
Limitations3分钟
Processus ETL pour résoudre les problèmes liés à la qualité des données4分钟
1 个练习
EL, ELT et ETL30分钟
完成时间为 2 小时
Exécuter Spark sur Cloud Dataproc
Dans ce module, vous apprendrez à exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc, à exploiter GCS et à optimiser vos tâches Dataproc.
完成时间为 2 小时
9 个视频 （总计 49 分钟）
9 个视频
Exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc10分钟
GCS au lieu de HDFS6分钟
Optimiser Dataproc5分钟
Optimiser le stockage Dataproc9分钟
Optimiser les modèles et l'autoscaling avec Dataproc4分钟
Optimiser la surveillance Dataproc3分钟
Présentation de l'atelier : Exécution de tâches Apache Spark sur Cloud Dataproc27
Résumé31
1 个练习
Exécuter Spark sur Cloud Dataproc4分钟
完成时间为 3 小时
Gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer
Dans ce module, vous apprendrez à gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
完成时间为 3 小时
11 个视频 （总计 45 分钟）
11 个视频
Introduction7分钟
Composants de Data Fusion2分钟
Créer un pipeline6分钟
Explorer des données avec Wrangler1分钟
Atelier : Créer et exécuter un graphique de pipeline dans Cloud Data Fusion17
Organiser les tâches dans les services GCP avec Cloud Composer1分钟
Environnement Apache Airflow1分钟
DAG et opérateurs12分钟
Planification du workflow6分钟
Surveillance et journalisation4分钟
Atelier : Présentation de Cloud Composer12
1 个练习
Cloud Data Fusion et Cloud Composer30分钟
完成时间为 7 小时
Traiter des données sans serveur avec Cloud Dataflow
Dans ce module, vous apprendrez à créer vos pipelines de traitement de données avec Cloud Dataflow.
完成时间为 7 小时
12 个视频 （总计 40 分钟）
12 个视频
Pourquoi les clients apprécient Dataflow ?3分钟
Créer des pipelines Cloud Dataflow dans le code3分钟
Considérations à prendre en compte dans l'élaboration de pipelines2分钟
Transformer les données avec PTransforms3分钟
Atelier : Créer un pipeline Dataflow simple17
Agréger avec GroupByKey et Combine7分钟
Atelier : MapReduce dans Cloud Dataflow18
Entrées secondaires et fenêtres de données4分钟
Atelier : Utiliser les entrées secondaires de pipeline11
Créer et réutiliser des modèles de pipeline3分钟
Pipelines Cloud Dataflow SQL3分钟
1 个练习
Traiter des données avec Cloud Dataflow30分钟
完成时间为 4 分钟
Résumé
Ce module récapitule les sujets abordés dans ce cours.
完成时间为 4 分钟
1 个视频 （总计 4 分钟）
1 个视频
关于 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 专项课程
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
常见问题
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该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一，目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。
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