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

Data Engineering on Google Cloud Platform. Boostez votre carrière dans le domaine de l'ingénierie des données

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What you'll learn

  • Comprendre le cycle de vie "des données à l'IA" sur Google Cloud ainsi que les principaux produits de big data et de machine learning

  • Créer des pipelines de traitement par flux avec Dataflow et Pub/Sub

  • Analyser le big data à grande échelle avec BigQuery

  • Identifier différentes options pour créer des solutions de machine learning sur Google Cloud

What you'll 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

What you'll 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

What you'll learn

  • Découvrir des cas d'utilisation liés à l'analyse de flux en temps réel

  • Utiliser le service de messagerie instantanée asynchrone de Pub/Sub pour gérer des événements de données

  • Écrire des pipelines de flux de données et effectuer des transformations si nécessaire

  • Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel

What you'll learn

  • Découvrir des cas d'utilisation de l'analyse de flux en temps réel

  • Utiliser la messagerie asynchrone Pub/Sub pour gérer les événements de données. Écrire des pipelines de flux et exécuter des transformations

  • Explorer les deux facettes d'un pipeline de flux de données : la production et la consommation

  • Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel

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