Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans le paradigme EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours vous indiquera quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il vous présentera également plusieurs solutions Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
This course is part of the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization
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Course 3 of 5 in the
Intermediate Level
Approx. 17 hours to complete
French
What you will learn
Explorer différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et déterminer quand les utiliser
Exécuter Hadoop sur Dataproc, exploiter Cloud Storage et optimiser les tâches Dataproc
Utiliser Dataflow pour créer vos pipelines de traitement de données
Gérer des pipelines de données avec Data Fusion et Cloud Composer
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Syllabus - What you will learn from this course
1 minute to complete
Présentation
1 minute to complete
1 video (Total 1 min)
23 minutes to complete
Présentation de la création de pipelines de données par lot
23 minutes to complete
6 videos (Total 21 min)
2 hours to complete
Exécuter Spark sur Dataproc
2 hours to complete
11 videos (Total 48 min)
10 hours to complete
Traiter des données sans serveur avec Dataflow
10 hours to complete
14 videos (Total 36 min)
About the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

Frequently Asked Questions
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