이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
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중급 단계
완료하는 데 약 10시간 필요
프랑스어
자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 1시간 필요

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

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 39분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
5개의 동영상
Défi n° 1 : Les volumes variables nécessitent une capacité d'ingestion pour évoluer et tolérer les pannes4m
Défi n° 2 : Une latence est inévitable5m
Défi n° 3 : Besoin d'informations instantanées6m
Présentation de plusieurs scénarios de flux8m
1개의 읽기 자료
Feuille de travail de l'atelier10m
1개 연습문제
Questionnaire du module 130m
완료하는 데 2시간 필요

Module 2 : Ingestion de volumes variables

완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 34분)
4개의 동영상
Fonctionnement : Thèmes et abonnements14m
Présentation de l'atelier34
Atelier : Démonstration et évaluation8m
1개 연습문제
Questionnaire du module 230m
완료하는 데 3시간 필요

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

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 70분)
6개의 동영상
Défis du traitement par flux14m
Développement d'un pipeline de traitement des données par flux pour le trafic en direct11m
Gestion des données en retard : filigranes, déclenchements et accumulation14m
Présentation de l'atelier35
Atelier : Démonstration et évaluation15m
1개 연습문제
Questionnaire du module 330m
완료하는 데 1시간 필요

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

완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 20분)
3개의 동영상
Présentation de l'atelier45
Atelier : Démonstration et évaluation5m
1개 연습문제
Questionnaire du module 44m
완료하는 데 3시간 필요

Module 5 : Répondre aux exigences de débit et de latence

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 63분)
8개의 동영상
Bigtable : Service NoSQL d'envergure et rapide en autoscaling4m
Ingestion dans Bigtable4m
Concevoir pour Bigtable23m
Flux dans Bigtable1m
Atelier : Démonstration et évaluation4m
Considérations sur les performances6m
Résumé de la spécialisation Data Engineering sur GCP8m
1개 연습문제
Module 5 – Quiz30m

Data Engineering on Google Cloud Platform en Français 특화 과정 정보

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

자주 묻는 질문

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