About this Course

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 3번째 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: Une semaine d'étude, cinq à sept heures par semaine...

프랑스어

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

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 2시간 필요

Module 1 : Présentation de Cloud Dataproc

16개 동영상 (총 52분), 2 quizzes
16개의 동영상
Présentation de Cloud Dataproc1m
Définir des données non structurées4m
Exploiter des données non structurées7m
Travailler avec le big data4m
Les origines de MapReduce et d'Hadoop5m
Coût de l'utilisation d'Hadoop sur site1m
Comparaison entre Cloud Dataproc et les solutions Hadoop alternatives2m
Créer un cluster Dataproc4m
Personnaliser Dataproc3m
Dataproc et la CLI40
Atelier 1 : Présentation11
Atelier 1 : Démonstration et récapitulatif7m
Types de machines personnalisés3m
VM préemptives3m
Conclusion41
1개 연습문제
Questionnaire du module 130m
완료하는 데 3시간 필요

Module 2 : Exécuter des tâches Dataproc

13개 동영상 (총 51분), 3 quizzes
13개의 동영상
Envoyer des tâches1m
Atelier 2 : Présentation1m
Atelier 2 : Démonstration et récapitulatif11m
Séparer le stockage et le calcul6m
Évolution du traitement des données5m
L'importance de la mise en réseau dans le traitement des données3m
Séparer le stockage et le calcul avec Spark1m
Envoyer des tâches Spark3m
Présentation des concepts de Spark2m
Présentation de l'atelier45
Atelier 3 : Démonstration et récapitulatif8m
Conclusion18
1개 연습문제
Questionnaire du module 230m
완료하는 데 3시간 필요

Module 3 : Tirer parti de GCP

10개 동영상 (총 37분), 3 quizzes
10개의 동영상
Support BigQuery8m
Atelier 4 : Présentation31
Atelier 4 : Démonstration et récapitulatif4m
Personnaliser un cluster4m
Installer des logiciels sur un cluster Dataproc7m
Atelier 5 : Présentation17
Atelier 5 : Démonstration et récapitulatif8m
Conclusion58
Récapitulatif19
1개 연습문제
Questionnaire du module 330m
완료하는 데 2시간 필요

Module 4 : Analyser des données non structurées

7개 동영상 (총 24분), 2 quizzes
7개의 동영상
Gros plan sur le machine learning3m
Exemples d'application du machine learning3m
Le traitement du langage naturel en détail2m
Atelier 6 : Présentation1m
Atelier 6 : Démonstration et récapitulatif10m
Conclusion16
1개 연습문제
Questionnaire du module 430m

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

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  • 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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