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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Français

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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Français

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Instructeur : Google Cloud Training

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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre le rôle des ingénieurs de données

  • Identifier les tâches d'ingénierie de données et les principaux composants utilisés dans Google Cloud

  • Apprendre à créer et à déployer différents types de pipelines de données sur Google Cloud

  • Identifier et utiliser diverses techniques d'automatisation sur Google Cloud

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Sharing
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Metadata Management
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Data Storage
  • Catégorie : Data Integration
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Serverless Computing

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Cloud Storage

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Français

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Il y a 8 modules dans ce cours

Cette section sert d'introduction au cours "Data Engineering on Google Cloud". Elle fournit une vue d'ensemble de sa structure et de ses objectifs.

Inclus

1 vidéo

Ce module présente le rôle d'ingénieur de données. Il introduit les principaux concepts tels que les sources et récepteurs de données, les formats de données, les options de stockage disponibles sur Google Cloud, la gestion des métadonnées, ainsi que l'utilisation d'Analytics Hub pour le partage de données interne ou externe à l'organisation.

Inclus

9 vidéos1 devoir1 élément d'application

Ce module présente la réplication et de la migration des données sur Google Cloud. Il aborde l'architecture de base, l'outil de ligne de commande gcloud, le service de transfert de stockage, Transfer Appliance et Datastream, ainsi que les fonctionnalités et cas d'utilisation de ces outils.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

Ce module est consacré aux processus d'extraction et de chargement de données dans Google Cloud, notamment avec BigQuery. Il présente l'architecture d'extraction et de chargement de base, l'outil de ligne de commande bq, le service de transfert de données BigQuery, ainsi que BigLake en tant qu'alternative aux schémas d'extraction et de chargement traditionnels.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

Ce module traite des processus ELT (extraction, chargement et transformation) sur Google Cloud. Il présente l'architecture ELT de base, un exemple de pipeline ELT courant, les capacités de BigQuery pour l'écriture de scripts et la planification SQL, ainsi que les fonctionnalités et les cas d'utilisation de Dataform.

Inclus

5 vidéos1 devoir1 élément d'application

Ce module présente les processus ETL (extraction, transformation et chargement) de Google Cloud. Il aborde l'architecture ETL de base, les outils IUG, les options de traitement des données par lot ou par flux (Dataproc, Dataproc sans serveur), ainsi que le rôle de Bigtable dans les pipelines de données.

Inclus

8 vidéos1 devoir2 éléments d'application

Ce module est consacré aux schémas et options d'automatisation des pipelines sur Google Cloud. Il présente divers outils et services, tels que Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run Functions et Eventarc, ainsi que leurs fonctionnalités et cas d'utilisation pour l'automatisation.

Inclus

7 vidéos1 devoir1 élément d'application

Dans cette dernière section, nous passerons en revue les sujets abordés dans le cours, puis nous parlerons des prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage lié au cloud.

Inclus

1 vidéo1 lecture

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