About this Course
378

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 3시간 필요

권장: Une semaine de cours, 6 à 8 heures par semaine...

프랑스어

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

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프랑스어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 7분 필요

Analyse des données sans serveur avec Google BigQuery et Cloud Dataflow

...
1 video (Total 7 min)
1개의 동영상
완료하는 데 5시간 필요

Analyse de données sans serveur avec BigQuery

...
19 videos (Total 123 min), 4 quizzes
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 14m
완료하는 데 5시간 필요

Autoscaling des pipelines de traitement de données avec Dataflow

...
12 videos (Total 97 min), 4 quizzes
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 24m

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

  • 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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