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

Les lacs de données et les entrepôts de données sont les deux principaux composants des pipelines de données. Ce cours présente des cas d'utilisation de chaque type de stockage, ainsi que les détails techniques des solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud. Il décrit également le rôle des ingénieurs de données et les avantages d'un pipeline de données réussi sur les opérations commerciales, avant d'expliquer pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud.
Il s'agit du premier cours de la série ""Data Engineering on Google Cloud"". Après l'avoir terminé, inscrivez-vous au cours Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.

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Course 2 of 5 in the

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

Intermediate Level

Approx. 7 hours to complete

French

What you will learn

Comprendre les différences entre les deux principaux composants de tout pipeline de données : les lacs et les entrepôts de données
Explorer chaque type de stockage et les détails techniques des solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud
Comprendre le rôle des ingénieurs de données et les avantages d'un pipeline de données réussi sur les opérations commerciales
Comprendre pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud

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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

Week

Week 1

4 minutes to complete

Présentation

4 minutes to complete

2 videos (Total 4 min)

2 hours to complete

Présentation de l'ingénierie des données

2 hours to complete

14 videos (Total 40 min)

14 videos

Présentation du module1m

Le rôle des ingénieurs de données4m

Les défis liés à l'ingénierie des données5m

Présentation de BigQuery2m

Lacs de données et entrepôts de données4m

Comparaison entre les bases de données transactionnelles et les entrepôts de données3m

Collaborer efficacement avec d'autres équipes responsables des données5m

Gérer l'accès aux données et leur gouvernance1m

Démonstration : Rechercher des informations permettant d'identifier personnellement les utilisateurs dans votre ensemble de données à l'aide de l'API DLP1m

Créer des pipelines prêts pour la production2m

Étude de cas Google Cloud1m

Récapitulatif1m

Présentation de l'atelier : Faire des analyses à l'aide de BigQuery13s

Coursera : Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4m

1 practice exercise

Présentation de l'ingénierie des données5m

2 hours to complete

Créer un lac de données

2 hours to complete

8 videos (Total 42 min)

8 videos

Présentation du module57s

Présentation des lacs de données8m

Options de stockage de données et d'opérations ETL sur Google Cloud4m

Créer un lac de données à l'aide de Cloud Storage9m

Protéger des données Cloud Storage5m

Stocker tout type de données4m

Cloud SQL en tant que lac de données relationnelles7m

Présentation de l'atelier : Charger des données de taxis dans Google Cloud SQL31s

1 practice exercise

Créer un lac de données5m

Week

Week 2

4 hours to complete

Créer un entrepôt de données

4 hours to complete

16 videos (Total 91 min)

16 videos

Présentation du module1m

L'entrepôt de données moderne3m

Présentation de BigQuery6m

Démonstration : Interroger un téraoctet de données en quelques secondes7m

Premiers pas avec BigQuery11m

Charger des données dans BigQuery11m

Présentation de l'atelier : Charger des données dans BigQuery25s

Explorer des schémas27s

Démonstration : Explorer des schémas10m

Conception de schémas3m

Champs imbriqués et répétés9m

Démonstration : Champs imbriqués et répétés15m

Concevoir un schéma optimal pour BigQuery1m

Présentation de l'atelier : Utiliser JSON et des données de tableau dans BigQuery17s

Optimiser le partitionnement et le clustering6m

Récapitulatif2m

1 practice exercise

Créer un entrepôt de données4m

2 minutes to complete

Résumé

2 minutes to complete

1 video (Total 2 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.

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Français

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What you will learn