Informações sobre o curso
434

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 5 horas para completar

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

Francês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Francês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
1 hora para concluir

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

...
5 vídeos (total de (Total 39 mín.) min), 1 leitura, 1 teste
5 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
1 leituras
Feuille de travail de l'atelier10min
1 exercício prático
Questionnaire du module 14min
2 horas para concluir

Module 2 : Ingestion de volumes variables

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

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

...
6 vídeos (total de (Total 70 mín.) min), 2 testes
6 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
1 exercício prático
Questionnaire du module 32min
1 hora para concluir

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

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

Module 5 : Répondre aux exigences de débit et de latence

...
8 vídeos (total de (Total 63 mín.) min), 2 testes
8 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
1 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

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.