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

Francês

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, 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: Une semaine de cours, cinq à sept heures par semaine...
Idiomas disponíveis

Francês

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

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
2 horas para concluir

Module 1 : Présentation de Cloud Dataproc

...
Reading
16 vídeos (total de (Total 52 mín.) min), 2 testes
Video16 videos
Présentation de Cloud Dataproc1min
Définir des données non structurées4min
Exploiter des données non structurées7min
Travailler avec le big data4min
Les origines de MapReduce et d'Hadoop5min
Coût de l'utilisation d'Hadoop sur site1min
Comparaison entre Cloud Dataproc et les solutions Hadoop alternatives2min
Créer un cluster Dataproc4min
Personnaliser Dataproc3min
Dataproc et la CLI40s
Atelier 1 : Présentation11s
Atelier 1 : Démonstration et récapitulatif7min
Types de machines personnalisés3min
VM préemptives3min
Conclusion41s
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 14min
Horas para completar
3 horas para concluir

Module 2 : Exécuter des tâches Dataproc

...
Reading
13 vídeos (total de (Total 51 mín.) min), 3 testes
Video13 videos
Envoyer des tâches1min
Atelier 2 : Présentation1min
Atelier 2 : Démonstration et récapitulatif11min
Séparer le stockage et le calcul6min
Évolution du traitement des données5min
L'importance de la mise en réseau dans le traitement des données3min
Séparer le stockage et le calcul avec Spark1min
Envoyer des tâches Spark3min
Présentation des concepts de Spark2min
Présentation de l'atelier45s
Atelier 3 : Démonstration et récapitulatif8min
Conclusion18s
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 22min
Horas para completar
3 horas para concluir

Module 3 : Tirer parti de GCP

...
Reading
10 vídeos (total de (Total 37 mín.) min), 3 testes
Video10 videos
Support BigQuery8min
Atelier 4 : Présentation31s
Atelier 4 : Démonstration et récapitulatif4min
Personnaliser un cluster4min
Installer des logiciels sur un cluster Dataproc7min
Atelier 5 : Présentation17s
Atelier 5 : Démonstration et récapitulatif8min
Conclusion58s
Récapitulatif19s
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 32min
Horas para completar
1 hora para concluir

Module 4 : Analyser des données non structurées

...
Reading
7 vídeos (total de (Total 24 mín.) min), 2 testes
Video7 videos
Gros plan sur le machine learning3min
Exemples d'application du machine learning3min
Le traitement du langage naturel en détail2min
Atelier 6 : Présentation1min
Atelier 6 : Démonstration et récapitulatif10min
Conclusion16s
Quiz1 exercício prático
Questionnaire du module 42min

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.