이 전문 분야 정보

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It is becoming harder and harder to maintain a technology stack that can keep up with the growing demands of a data-driven business. Every Big Data practitioner is familiar with the three V’s of Big Data: volume, velocity, and variety. What if there was a scale-proof technology that was designed to meet these demands? Enter Google Cloud Dataflow. Google Cloud Dataflow simplifies data processing by unifying batch & stream processing and providing a serverless experience that allows users to focus on analytics, not infrastructure. This specialization is intended for customers & partners that are looking to further their understanding of Dataflow to advance their data processing applications. This specialization contains three courses: Foundations, which explains how Apache Beam and Dataflow work together to meet your data processing needs without the risk of vendor lock-in Develop Pipelines, which covers how you convert our business logic into data processing applications that can run on Dataflow Operations, which reviews the most important lessons for operating a data application on Dataflow, including monitoring, troubleshooting, testing, and reliability.
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유연한 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 2개월이 걸립니다
권장 학습 속도: 주 3시간
영어
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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 3개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

4.1
별점
26개의 평가
2개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

4.0
별점
12개의 평가
4개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

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자주 묻는 질문

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