En règle générale, les pipelines de données fonctionnent sur le modèle "Extraction et chargement" (EL), "Extraction, chargement et transformation" (ELT), ou "Extraction, transformation et chargement" (ETL). Dans ce cours, vous apprendrez où et quand appliquer ces différents modèles à des lots de données. Vous découvrirez également plusieurs technologies Google Cloud Platform permettant de transformer des données, y compris BigQuery, Spark exécuté sur Cloud Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow. Vous aurez en outre l'occasion de créer les composants d'un pipeline de données sur Google Cloud Platform dans le cadre d'un atelier pratique 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. 13 hours to complete
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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
6 minutes to complete
Introduction
Dans ce module, nous présentons le cours et son programme.
6 minutes to complete
2 videos (Total 6 min)
1 hour to complete
Introduction aux pipelines de données par lots
Ce module présente les différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et leurs cas d'utilisation.
1 hour to complete
5 videos (Total 18 min)
2 hours to complete
Exécuter Spark sur Cloud Dataproc
Dans ce module, vous apprendrez à exécuter Hadoop sur Cloud Dataproc, à exploiter GCS et à optimiser vos tâches Dataproc.
2 hours to complete
9 videos (Total 49 min)
3 hours to complete
Gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer
Dans ce module, vous apprendrez à gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
3 hours to complete
11 videos (Total 45 min)
7 hours to complete
Traiter des données sans serveur avec Cloud Dataflow
Dans ce module, vous apprendrez à créer vos pipelines de traitement de données avec Cloud Dataflow.
7 hours to complete
12 videos (Total 40 min)
4 minutes to complete
Résumé
Ce module récapitule les sujets abordés dans ce cours.
4 minutes to complete
1 video (Total 4 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.
Frequently Asked Questions
Can I preview a course before enrolling?
What will I get when I enroll?
When will I receive my Course Certificate?
Why can’t I audit this course?
Is financial aid available?
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