관련 경험이 어느 정도 필요합니다.
Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 특화 과정
Google Cloud Platform를 통한 데이터 공학. Boostez votre carrière dans le domaine de l'ingénierie des données
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이 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. 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 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
응용 학습 프로젝트
Cette spécialisation comporte des ateliers pratiques. Pour vous y inscrire, vous devez disposer d'un compte Google (un compte Gmail suffit) et créer un compte d'essai gratuit à Google Cloud Platform. L'essai gratuit est restreint à 12 mois d'utilisation ou à 300 $ de crédit (selon la limite atteinte en premier). Nous avons donc conçu cette spécialisation pour que vous puissiez la terminer en quatre semaines.
Ces ateliers vous permettent d'appliquer ce que vous apprenez dans les cours en vidéo. Les projets sont axés autour d'outils tels que Google BigQuery, qui sont utilisés et configurés dans Codelabs. Vous développerez ainsi une expérience pratique des concepts expliqués dans les modules.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 4개월이 걸립니다
권장 학습 속도: 주 4시간
프랑스어
자막: 프랑스어, 영어
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
관련 경험이 어느 정도 필요합니다.
완료하는 데 약 4개월이 걸립니다
권장 학습 속도: 주 4시간
프랑스어
자막: 프랑스어, 영어
특화 과정 이용 방법
강좌 수강
Coursera 특화 과정은 한 가지 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 특화 과정에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 특화 과정에 속하는 강좌에 등록하면 해당 특화 과정 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료할 수도 있으며, 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.
실습 프로젝트
모든 특화 과정에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 특화 과정을 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 특화 과정에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우, 다른 모든 강좌를 완료해야 프로젝트 강좌를 시작할 수 있습니다.
수료증 취득
모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.
이 전문 분야에는 5개의 강좌가 있습니다.
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français
25개의 평가
Ce cours intensif à la demande, d'une durée d'une semaine, présente aux participants les fonctionnalités de big data et de machine learning de Google Cloud Platform (GCP). Il présente rapidement Google Cloud Platform et explique plus en détail les fonctionnalités de traitement des données.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Français
Les deux principaux composants de tout pipeline de données sont les lacs de données et les entrepôts de données. Ce cours aborde les cas d'utilisation de chacun de ces systèmes de stockage, et présente en détail les solutions disponibles sur Google Cloud Platform. Il décrit également le rôle de Data Engineer et les atouts des pipelines de données pour l'entreprise, en plus d'expliquer l'intérêt de l'environnement cloud pour l'ingénierie de données. Vous vous familiariserez, dans le cadre d'exercices pratiques dans QwikLabs, aux concepts de lacs et d'entrepôts de données sur Google Cloud Platform.
Building Batch Data Pipelines on GCP en Français
En règle générale, les pipelines de données fonctionnent sur le modèle "Extraction et chargement" (EL), "Extraction, chargement et transformation" (ELT), ou "Extraction, transformation et chargement" (ETL). Dans ce cours, vous apprendrez où et quand appliquer ces différents modèles à des lots de données. Vous découvrirez également plusieurs technologies Google Cloud Platform permettant de transformer des données, y compris BigQuery, Spark exécuté sur Cloud Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement de données sans serveur avec Cloud Dataflow. Vous aurez en outre l'occasion de créer les composants d'un pipeline de données sur Google Cloud Platform dans le cadre d'un atelier pratique QwikLabs.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Français
*Remarque : Ceci est un nouveau cours proposant des contenus actualisés, différents de ceux que vous avez peut-être vus dans la précédente version de cette spécialisation.
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Google 클라우드
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자주 묻는 질문
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이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
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