About this Course
최근 조회 3,402

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

권장: Une semaine de cours, 6 à 10 heures par semaine...

프랑스어

자막: 프랑스어, 영어, 포르투갈어 (브라질), 독일어
Course을(를) 수강하는 학습자
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Software Engineers

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

권장: Une semaine de cours, 6 à 10 heures par semaine...

프랑스어

자막: 프랑스어, 영어, 포르투갈어 (브라질), 독일어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 14분 필요

Présentation de la spécialisation Data and Machine Learning on Google Cloud Platform

4개 동영상 (총 13분), 1 reading
4개의 동영상
Présentation et programme de la formation5m
Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs2m
Rencontre avec votre formateur3m
1개의 읽기 자료
Lecture : Lecture recommandée1m
완료하는 데 1시간 필요

Présentation de Google Cloud Platform et de ses produits Big Data

5개 동영상 (총 31분), 1 quiz
5개의 동영상
Qu'est-ce que Google Cloud Platform ?14m
Produits big data GCP9m
Scénarios d'utilisation5m
Ressources du module27
1개 연습문제
Révision du module2m
완료하는 데 3시간 필요

Notions de base sur les ressources de calcul et de stockage de GCP

9개 동영상 (총 54분), 1 reading, 3 quizzes
9개의 동영상
Processeurs à la demande7m
Présentation de l'atelier37
Évaluation de l'atelier8m
Un système de fichiers mondial14m
Présentation de l'atelier1m
Évaluation de l'atelier14m
Évaluation du module3m
Ressources du module3m
1개의 읽기 자료
Ressources du module10m
1개 연습문제
Révision du module4m
완료하는 데 4시간 필요

Analyse de données dans le cloud

10개 동영상 (총 90분), 3 quizzes
10개의 동영상
Transformation pas-à-pas20m
Votre base de données SQL dans le cloud5m
Présentation de l'atelier24
Évaluation de l'atelier22m
Services gérés Hadoop dans le cloud8m
Présentation de l'atelier17
Évaluation de l'atelier27m
Évaluation du module3m
Ressources du module1m
1개 연습문제
Révision du module4m
완료하는 데 5시간 필요

Module 5 - Scaling de l'analyse de données et Machine Learning

21개 동영상 (총 82분), 1 reading, 4 quizzes
21개의 동영상
Accès aléatoire rapide11m
Entrepôt de données et interrogation interactive de pétaoctets avec Google BigQuery3m
Ingestion des données dans BigQuery2m
Développement interactif et itératif avec Cloud Datalab1m
Cloud Datalab : démonstration3m
Compatibilité de Datalab avec BigQuery2m
Présentation de l'atelier27
Évaluation de l'atelier : Configuration de Datalab5m
Évaluation de l'atelier : Travailler dans les blocs-notes IPython6m
Présentation25
Machine learning avec TensorFlow8m
Entraîner et créer un modèle de réseau neuronal (Partie 1)1m
Entraîner et créer un modèle de réseau neuronal (Partie 2)5m
Présentation de l'atelier4m
Modèles de machine learning prédéfinis4m
API de ML prédéfinies : exemples8m
Évaluation de l'atelier8m
Évaluation du module2m
Évolutivité de l'analyse des données : ressources10
Machine learning : ressources14
1개의 읽기 자료
Scaling de l'analyse de données : Ressources1m
1개 연습문제
Révision du module18m
완료하는 데 18분 필요

Architecture de traitement des données Ingestion, transformation et chargement évolutifs

4개 동영상 (총 9분), 1 reading, 1 quiz
4개의 동영상
Architectures de messagerie3m
Pipelines de données sans serveur3m
Évaluation du module32
1개의 읽기 자료
Ressources du module5m
1개 연습문제
Révision du module4m
완료하는 데 15분 필요

Synthèse de GCP, Big Data et ML

3개 동영상 (총 5분), 1 reading
3개의 동영상
Étapes suivantes1m
Autres ressources35
1개의 읽기 자료
Ressources supplémentaires10m

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 on Google Cloud Platform en Français 전문 분야 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

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.