This course is part of the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

Google Cloud Training

Offered By

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français SpecializationGoogle Cloud

About this Course

Traiter des flux de données est une pratique de plus en plus populaire, car ceux-ci permettent aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Cloud Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.

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Course 4 of 5 in the

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

Intermediate Level

Approx. 12 hours to complete

French

What you will learn

Découvrir des cas d'utilisation liés à l'analyse de flux en temps réel
Utiliser le service de messagerie instantanée asynchrone de Pub/Sub pour gérer des événements de données
Écrire des pipelines de flux de données et effectuer des transformations si nécessaire
Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel

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Instructor

Google Cloud Training

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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.

Syllabus - What you will learn from this course

Week1

Week 1

2 minutes to complete

Présentation

2 minutes to complete

1 video (Total 2 min)

10 minutes to complete

Présentation du traitement de flux de données

10 minutes to complete

1 video (Total 6 min)

3 hours to complete

Messagerie sans serveur avec Pub/Sub

3 hours to complete

7 videos (Total 27 min)

2 hours to complete

Fonctionnalités de gestion de flux Dataflow

2 hours to complete

4 videos (Total 11 min)

Week2

Week 2

5 hours to complete

Traiter des flux haut débit avec BigQuery et Cloud Bigtable

5 hours to complete

6 videos (Total 27 min)

6 videos

Présentation du module25sTraiter des flux dans BigQuery et visualiser les résultats5mPrésentation de l'atelier : Traitement de flux de données : Analyse de flux et tableaux de bord11sTraiter des flux haut débit avec Cloud Bigtable13mOptimiser les performances de Cloud Bigtable7mPrésentation de l'atelier : Traitement de flux de données : Insérer des pipelines de données en flux continu dans Bigtable17s

2 practice exercises

Analyse de flux et tableaux de bord4mTraiter des flux haut débit avec Cloud Bigtable10m

3 hours to complete

Fonctionnalités et performances avancées de BigQuery

3 hours to complete

8 videos (Total 42 min)

8 videos

Présentation du module25sFenêtrages analytiques1mFonctions SIG2mDémonstration : Fonctions SIG et mappage avec BigQuery16mConsidérations sur les performances10mPrésentation de l'atelier : Optimiser les performances des requêtes BigQuery24sConsidérations liées au coût8mPrésentation de l'atelier : Créer des tables partitionnées par date dans BigQuery14s

1 practice exercise

Considérations liées aux fonctionnalités et aux performances avancées de BigQuery10m

1 minute to complete

Résumé du cours

1 minute to complete

1 video (Total 1 min)

About the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

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

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français

Frequently Asked Questions

Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

More questions? Visit the Learner Help Center.

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