*Note: this is a new course with updated content from what you may have seen in the previous version of this Specialization. Processing streaming data is becoming increasingly popular as streaming enables businesses to get real-time metrics on business operations. This course covers how to build streaming data pipelines on Google Cloud Platform. Cloud Pub/Sub is described for handling incoming streaming data. The course also covers how to apply aggregations and transformations to streaming data using Cloud Dataflow, and how to store processed records to BigQuery or Cloud Bigtable for analysis. Learners will get hands-on experience building streaming data pipeline components on Google Cloud Platform using QwikLabs.
제공자:
Google 클라우드
About this Course
최근 조회 19,378회
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 11시간 필요
권장: 27 hours/week
영어
자막: 영어
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 5분 필요
Introduction
This module introduces the course and agenda
완료하는 데 5분 필요
2개 동영상 (총 5분)
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), 1 quiz
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), 2 quizzes
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), 2 quizzes
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), 4 quizzes
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), 3 quizzes
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
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.
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?
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.