Informações sobre o curso
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 1 semaine d'étude, 6 à 8 heures par semaine...
Idiomas disponíveis

Francês

Legendas: Francês, Inglês, Alemão, Japonês
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 1 semaine d'étude, 6 à 8 heures par semaine...
Idiomas disponíveis

Francês

Legendas: Francês, Inglês, Alemão, Japonês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
1 hora para concluir

Module 1 : Architecture des pipelines d'analyse des flux de données

...
Reading
5 vídeos (total de (Total 39 mín.) min), 1 leitura, 1 teste
Video5 videos
Défi n° 1 : Les volumes variables nécessitent une capacité d'ingestion pour évoluer et tolérer les pannes4min
Défi n° 2 : Une latence est inévitable5min
Défi n° 3 : Besoin d'informations instantanées6min
Présentation de plusieurs scénarios de flux8min
Reading1 leituras
Feuille de travail de l'atelier10min
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 14min
Horas para completar
2 horas para concluir

Module 2 : Ingestion de volumes variables

...
Reading
4 vídeos (total de (Total 34 mín.) min), 2 testes
Video4 videos
Fonctionnement : Thèmes et abonnements14min
Présentation de l'atelier34s
Atelier : Démonstration et évaluation8min
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 28min
Horas para completar
2 horas para concluir

Module 3 : Mise en œuvre de pipelines de flux de données

...
Reading
6 vídeos (total de (Total 70 mín.) min), 2 testes
Video6 videos
Défis du traitement par flux14min
Développement d'un pipeline de traitement des données par flux pour le trafic en direct11min
Gestion des données en retard : filigranes, déclenchements et accumulation14min
Présentation de l'atelier35s
Atelier : Démonstration et évaluation15min
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 32min
Horas para completar
1 hora para concluir

Module 4 : Analyse de flux de données et tableaux de bord

...
Reading
3 vídeos (total de (Total 20 mín.) min), 2 testes
Video3 videos
Présentation de l'atelier45s
Atelier : Démonstration et évaluation5min
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 44min
Horas para completar
2 horas para concluir

Module 5 : Répondre aux exigences de débit et de latence

...
Reading
8 vídeos (total de (Total 63 mín.) min), 2 testes
Video8 videos
Bigtable : Service NoSQL d'envergure et rapide en autoscaling4min
Ingestion dans Bigtable4min
Concevoir pour Bigtable23min
Flux dans Bigtable1min
Atelier : Démonstration et évaluation4min
Considérations sur les performances6min
Résumé de la spécialisation Data Engineering sur GCP8min
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 56min

Sobre 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....

Sobre o Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform en Français

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.