이 강좌에 대하여

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다음 특화 과정의 5개 강좌 중 4번째 강좌:

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중급 단계

완료하는 데 약 11시간 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

1

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완료하는 데 7분 필요

Analyse des données sans serveur avec Google BigQuery et Cloud Dataflow

완료하는 데 7분 필요
1개 동영상 (총 7분)
1개의 동영상
완료하는 데 6시간 필요

Analyse de données sans serveur avec BigQuery

완료하는 데 6시간 필요
19개 동영상 (총 123분)
19개의 동영상
Qu'est-ce que BigQuery ?5m
Démonstration de BigQuery3m
Avantages de BigQuery7m
BigQuery dans une architecture de référence8m
Requêtes et fonctions8m
Sous-requêtes et tables multiples3m
Atelier : Analyse des données sans serveur (Java/Python) – Partie 12m
Atelier : Démonstration et évaluation9m
Charger et exporter des données2m
Atelier : Démonstration et évaluation13m
Fonctionnalités avancées de BigQuery7m
Tableaux et structures6m
Condition de jointure et fenêtrage6m
Fonctions définies par l'utilisateur3m
Atelier : Démonstration et évaluation14m
Performances et tarifs7m
Tables génériques et partitionnement7m
Forfaits et catégories BigQuery4m
1개 연습문제
Questionnaire du module 130m
완료하는 데 5시간 필요

Autoscaling des pipelines de traitement de données avec Dataflow

완료하는 데 5시간 필요
12개 동영상 (총 97분)
12개의 동영상
Écrire des pipelines de données en Java et Python9m
Entrée, sortie et exécution6m
Atelier : Démonstration et évaluation18m
MapReduce et traitement parallèle11m
GroupBy et Combine7m
Comparaison de Combine et GroupBy7m
Atelier : Démonstration et évaluation6m
Entrées secondaires7m
Atelier : Démonstration et évaluation10m
Modèles Dataflow et Dataprep4m
Ressources31
1개 연습문제
Questionnaire du module 230m

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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