About this Course

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Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 3 hours to complete

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

French

Subtitles: French, Portuguese (Brazilian), German, English, Spanish, Japanese...

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
7 minutes to complete

Analyse des données sans serveur avec Google BigQuery et Cloud Dataflow

...
1 video (Total 7 min)
5 hours to complete

Analyse de données sans serveur avec BigQuery

...
19 videos (Total 123 min), 4 quizzes
19 videos
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
1 practice exercise
Questionnaire du module 14m
5 hours to complete

Autoscaling des pipelines de traitement de données avec Dataflow

...
12 videos (Total 97 min), 4 quizzes
12 videos
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
Ressources31s
1 practice exercise
Questionnaire du module 24m

About Google Cloud

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....

About the Data Engineering on Google Cloud Platform en Français Specialization

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

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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