*Note: this is a new course with updated content from what you may have seen in the previous version of this Specialization.
Google 클라우드이 강좌에 대하여
최근 조회 87,261회
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 영어, 스페인어
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 12시간 필요
영어
자막: 영어, 스페인어
제공자:
Google 클라우드
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6분 필요
Introduction
This module introduces the course and agenda
완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
완료하는 데 1시간 필요
Introduction to Processing Streaming Data
This modules talks about challenges with processing streaming data
완료하는 데 1시간 필요
1개 동영상 (총 7분)
1개의 동영상
1개 연습문제
Introduction to Processing Streaming Data30m
완료하는 데 2시간 필요
Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub
This module talks about using Cloud Pub/Sub to ingest incoming streaming data
완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 31분)
6개의 동영상
Cloud Pub/Sub Push vs Pull5m
Publishing with Pub/Sub code4m
Summary1m
Lab Intro: Publish Streaming Data into Pub/Sub18
Lab Solution: Publish Streaming Data into Pub/Sub10m
1개 연습문제
Serverless Messaging with Cloud Pub/Sub30m
완료하는 데 2시간 필요
Cloud Dataflow Streaming Features
This module revisits Cloud Dataflow and focuses on its streaming data processing capabilities
완료하는 데 2시간 필요
4개 동영상 (총 41분)
4개의 동영상
Cloud Dataflow Windowing10m
Lab Intro: Streaming Data Pipelines21
Lab Solution: Streaming Data Pipelines25m
1개 연습문제
Cloud Dataflow Streaming Features30m
완료하는 데 4시간 필요
High-Throughput BigQuery and Bigtable Streaming Features
This modules covers BigQuery and Bigtable for streaming data
완료하는 데 4시간 필요
7개 동영상 (총 57분)
7개의 동영상
Lab Intro: Streaming Analytics and Dashboards9
Lab Solution: Streaming Analytics and Dashboards14m
High-Throughput Streaming with Cloud Bigtable16m
Optimizing Cloud Bigtable Performance6m
Lab Intro: Streaming Data Pipelines into Bigtable16
Lab Solution: Streaming Data Pipelines into Bigtable12m
2개 연습문제
Streaming Analytics and Dashboards4m
High-Throughput Streaming with Cloud Bigtable30m
완료하는 데 3시간 필요
Advanced BigQuery Functionality and Performance
This module dives into more advanced features of BigQuery
완료하는 데 3시간 필요
7개 동영상 (총 48분)
7개의 동영상
Demo: GIS Functions and Mapping with BigQuery16m
WITH Clauses vs Permanent Tables2m
Analytical window functions14m
Lab Intro: Optimizing your BigQuery Queries for Performance22
Performance Considerations2m
Lab Intro: Creating Date-Partitioned Tables in BigQuery14
1개 연습문제
BigQuery advanced functionality and performance considerations30m
완료하는 데 1분 필요
Summary
This module recaps the topics covered in course
완료하는 데 1분 필요
1개 동영상 (총 1분)
1개의 동영상
검토
BUILDING RESILIENT STREAMING ANALYTICS SYSTEMS ON GCP의 최상위 리뷰
MP 제공2020년 5월 20일
Great course on understanding how to build streaming pipelines to ingest data into datalakes and datawarehouses , as well as techniques and technologies that support data querying optimization
FM 제공2020년 4월 28일
Excellent, googles team explains things in a straightforward and hands-on manner that gets you ready to start integrating BigQuery, BigTable, DataFusion, and Data Studio in a matter of hours.
AS 제공2020년 6월 28일
An excellent course. A great way to teach building streaming data pipelines and optimizing queries on BigQuery and BigTable (by , inter alia, partitioning data sets )through hands-on labs.
GS 제공2020년 5월 26일
This one really helps!!! However, I would appreciate if dataflow job such as averagespeed was written in python. No worries I will write one myself!! Thanks a lot for everything!!!
자주 묻는 질문
등록 전에 강좌를 미리 볼 수 있나요?
예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.
등록하면 무엇을 이용할 수 있나요?
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.
강좌 수료증을 언제 받게 되나요?
강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.
이 강좌를 청강할 수 없는 이유는 무엇인가요?
이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.
강좌를 수료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위 및 Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
