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立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期
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中级
完成时间大约为10 小时
法语(French)
字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

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完成时间为 1 小时

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

完成时间为 1 小时
5 个视频 (总计 39 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
5 个视频
Défi n° 1 : Les volumes variables nécessitent une capacité d'ingestion pour évoluer et tolérer les pannes4分钟
Défi n° 2 : Une latence est inévitable5分钟
Défi n° 3 : Besoin d'informations instantanées6分钟
Présentation de plusieurs scénarios de flux8分钟
1 个阅读材料
Feuille de travail de l'atelier10分钟
1 个练习
Questionnaire du module 130分钟
完成时间为 2 小时

Module 2 : Ingestion de volumes variables

完成时间为 2 小时
4 个视频 (总计 34 分钟)
4 个视频
Fonctionnement : Thèmes et abonnements14分钟
Présentation de l'atelier34
Atelier : Démonstration et évaluation8分钟
1 个练习
Questionnaire du module 230分钟
完成时间为 3 小时

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

完成时间为 3 小时
6 个视频 (总计 70 分钟)
6 个视频
Défis du traitement par flux14分钟
Développement d'un pipeline de traitement des données par flux pour le trafic en direct11分钟
Gestion des données en retard : filigranes, déclenchements et accumulation14分钟
Présentation de l'atelier35
Atelier : Démonstration et évaluation15分钟
1 个练习
Questionnaire du module 330分钟
完成时间为 1 小时

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

完成时间为 1 小时
3 个视频 (总计 20 分钟)
3 个视频
Présentation de l'atelier45
Atelier : Démonstration et évaluation5分钟
1 个练习
Questionnaire du module 44分钟
完成时间为 3 小时

Module 5 : Répondre aux exigences de débit et de latence

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 63 分钟)
8 个视频
Bigtable : Service NoSQL d'envergure et rapide en autoscaling4分钟
Ingestion dans Bigtable4分钟
Concevoir pour Bigtable23分钟
Flux dans Bigtable1分钟
Atelier : Démonstration et évaluation4分钟
Considérations sur les performances6分钟
Résumé de la spécialisation Data Engineering sur GCP8分钟
1 个练习
Module 5 – Quiz30分钟

关于 Data Engineering on Google Cloud Platform 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 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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