About this Course
최근 조회 56,992

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 5번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 8시간 필요

권장: 1 week of study, 6-8 hours/week...

영어

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

귀하가 습득할 기술

BigqueryBigtableDataflowPublish–Subscribe Pattern

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중급 단계

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영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 1시간 필요

Module 1: Architecture of Streaming Analytics Pipelines

...
5 videos (Total 39 min), 1 reading, 1 quiz
5개의 동영상
Challenge #1: Variable volumes require ability of ingest to scale and be fault-tolerant4m
Challenge #2 : Latency is to be expected5m
Challenge #3 : Need instant insights6m
Discuss some streaming scenarios8m
1개의 읽기 자료
Lab Worksheet10m
1개 연습문제
Module 1 Quiz4m
완료하는 데 2시간 필요

Module 2: Ingesting Variable Volumes

...
4 videos (Total 34 min), 2 quizzes
4개의 동영상
How it works: Topics and Subscriptions14m
Lab Overview34
Lab demo and review8m
1개 연습문제
Module 2 Quiz8m
완료하는 데 2시간 필요

Module 3: Implementing Streaming Pipelines

...
6 videos (Total 70 min), 2 quizzes
6개의 동영상
Challenges in stream processing14m
Build a stream processing pipeline for live traffic data11m
Handle late data: watermarks, triggers, accumulation14m
Lab overview35
Lab demo and review15m
1개 연습문제
Module 3 Quiz2m
완료하는 데 1시간 필요

Module 4: Streaming analytics and dashboards

...
3 videos (Total 20 min), 2 quizzes
3개의 동영상
Lab overview45
Lab demo and review5m
1개 연습문제
Module 4 Quiz4m
완료하는 데 2시간 필요

Module 5: Handling Throughput and Latency Requirements

...
8 videos (Total 63 min), 1 reading, 2 quizzes
8개의 동영상
Bigtable: big, fast, autoscaling NoSQL4m
Ingesting into Bigtable4m
Designing for Bigtable23m
Streaming into Bigtable1m
Lab demo and review4m
Performance considerations6m
Summary of Data Engineering on GCP Specialization8m
1개의 읽기 자료
Cloud Bigtable Streaming10m
1개 연습문제
Module 5 Quiz6m
4.7
108개의 리뷰Chevron Right

38%

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37%

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15%

급여 인상 또는 승진하기

Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform의 최상위 리뷰

대학: PGAug 25th 2018

This course was very helpful to understand how to built high throughput streaming work flows on google cloud. It described in detail how to model big table for efficient application.

대학: CCAug 19th 2017

Course gives nice overview of Bigtable, when to use it compared to bigquery. flowchart describing the when to use which product is really helpful. Thanks Lak for the course.

Google 클라우드 정보

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....

Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP 전문 분야 정보

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

자주 묻는 질문

  • 예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.

  • 세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.

  • 등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.

  • 강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.

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