About this Course

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Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 7 hours to complete

Suggested: Une semaine de cours, cinq à sept heures par semaine...

French

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
2 hours to complete

Module 1 : Présentation de Cloud Dataproc

16 videos (Total 52 min), 2 quizzes
16 videos
Présentation de Cloud Dataproc1m
Définir des données non structurées4m
Exploiter des données non structurées7m
Travailler avec le big data4m
Les origines de MapReduce et d'Hadoop5m
Coût de l'utilisation d'Hadoop sur site1m
Comparaison entre Cloud Dataproc et les solutions Hadoop alternatives2m
Créer un cluster Dataproc4m
Personnaliser Dataproc3m
Dataproc et la CLI40s
Atelier 1 : Présentation11s
Atelier 1 : Démonstration et récapitulatif7m
Types de machines personnalisés3m
VM préemptives3m
Conclusion41s
1 practice exercise
Questionnaire du module 14m
3 hours to complete

Module 2 : Exécuter des tâches Dataproc

13 videos (Total 51 min), 3 quizzes
13 videos
Envoyer des tâches1m
Atelier 2 : Présentation1m
Atelier 2 : Démonstration et récapitulatif11m
Séparer le stockage et le calcul6m
Évolution du traitement des données5m
L'importance de la mise en réseau dans le traitement des données3m
Séparer le stockage et le calcul avec Spark1m
Envoyer des tâches Spark3m
Présentation des concepts de Spark2m
Présentation de l'atelier45s
Atelier 3 : Démonstration et récapitulatif8m
Conclusion18s
1 practice exercise
Questionnaire du module 22m
3 hours to complete

Module 3 : Tirer parti de GCP

10 videos (Total 37 min), 3 quizzes
10 videos
Support BigQuery8m
Atelier 4 : Présentation31s
Atelier 4 : Démonstration et récapitulatif4m
Personnaliser un cluster4m
Installer des logiciels sur un cluster Dataproc7m
Atelier 5 : Présentation17s
Atelier 5 : Démonstration et récapitulatif8m
Conclusion58s
Récapitulatif19s
1 practice exercise
Questionnaire du module 32m
1 hour to complete

Module 4 : Analyser des données non structurées

7 videos (Total 24 min), 2 quizzes
7 videos
Gros plan sur le machine learning3m
Exemples d'application du machine learning3m
Le traitement du langage naturel en détail2m
Atelier 6 : Présentation1m
Atelier 6 : Démonstration et récapitulatif10m
Conclusion16s
1 practice exercise
Questionnaire du module 42m

About 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....

About the Data Engineering on Google Cloud Platform 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 Platform. 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 traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées. 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 Engineering on Google Cloud Platform en Français

Frequently Asked Questions

  • 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.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

More questions? Visit the Learner Help Center.