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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

Taught in French

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What you'll learn

  • Reconnaître 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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