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Cloud Analytics with Google Cloud Platform

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Cloud Analytics with Google Cloud Platform

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Instructeur : Packt - Course Instructors

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Explore the fundamentals of cloud analytics and major cloud solutions

  • Understand how organizations leverage cloud analytics to improve ROI

  • Design and implement an end-to-end analytics pipeline on the cloud

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Cloud Services
  • Catégorie : Cloud Solutions
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Cloud Platforms
  • Catégorie : Cloud Technologies
  • Catégorie : Artificial Intelligence
  • Catégorie : Cloud Computing
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Cloud Computing Architecture
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Cloud Deployment
  • Catégorie : Analytics
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Data Pipelines

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : Microsoft Azure
  • Catégorie : Cloud Storage
  • Catégorie : Data Lakes

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février 2026

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9 devoirs

Enseigné en Anglais

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In this section, we explore cloud analytics fundamentals, cloud computing models, and service levels (IaaS, PaaS, SaaS) to enable effective data management.

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In this section, we explore cloud migration strategies, prerequisites for cloud deployment, and multi-provider architecture design to ensure effective cloud adoption and infrastructure planning.

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In this section, we explore GCP services, their purposes, and compare cloud vendor categories to guide effective tool selection for specific workloads.

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In this section, we explore cloud data ingestion and storage services, including Cloud Dataflow, Cloud Pub/Sub, and Cloud Storage, focusing on their use cases and practical implementation.

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In this section, we explore GCP services for data processing and visualization, including BigQuery, Cloud Datalab, and Data Studio, focusing on practical applications and real-world data workflows.

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In this section, we explore AI and machine learning on GCP, focusing on text classification, NLP pipelines, and cloud-based ML services with practical applications.

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In this section, we explore GCP certification exam guides and service selection for cloud architecture and data engineering.

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In this section, we explore business use cases on GCP, focusing on real-time data architectures, data lakes, and recommendation systems. We analyze practical applications and end-to-end project planning using cloud services.

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In this section, we will learn about two prominent cloud vendors-Amazon Web Services (AWS) and Microsoft Azure.

Inclus

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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