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Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud

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Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“

Dozent: Google Cloud Training

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

9 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

9 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Déterminer si les pipelines de données en batch constituent le choix approprié pour votre cas d'utilisation
Concevoir et créer des pipelines de données en batch évolutifs pour l'ingestion et la transformation de volumes importants de données
Implémenter des contrôles de qualité des données dans les pipelines en batch pour assurer l'intégrité des données
Orchestrer, gérer et surveiller les workflows de pipeline de données en batch, en implémentant la gestion des exceptions et l'observabilité

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Maintenance
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Scalability
Kategorie: Google Cloud Platform

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Spark

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Französisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques.

Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.

Vous découvrirez le rôle essentiel de l'ingénieur de données dans le développement et la maintenance de pipelines de données en batch, comprendrez leurs composants de base et leur cycle de vie, et analyserez les difficultés courantes liées au traitement des données par lot. Vous identifierez également les principaux services Google Cloud qui permettent de relever ces défis.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

Vous allez concevoir des pipelines de données en batch évolutifs pour l'ingestion et la transformation de grands volumes de données. Vous apprendrez également à optimiser les jobs par lot pour obtenir un débit élevé et une meilleure rentabilité à l'aide de diverses techniques de gestion des ressources et d'optimisation des performances.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 App-Elemente6 Plug-ins

1 Aufgabe Insgesamt 8 Minuten

Quiz du module 2 : Conception et transformations 8 Minuten

2 App-Elemente Insgesamt 105 Minuten

Atelier : Créer un pipeline de données en batch simple avec Serverless pour Apache Spark 45 Minuten
Atelier : Créer un pipeline de données en batch simple avec l'UI du générateur de jobs Dataflow 60 Minuten

6 Plug-ins Insgesamt 90 Minuten

Concevoir des pipelines en batch 15 Minuten
Transformations de données à grande échelle 15 Minuten
Dataflow et Serverless pour Apache Spark 15 Minuten
Connexions des données et orchestration 15 Minuten
Exécuter un pipeline Apache Spark 15 Minuten
Optimiser les performances du pipeline en batch 15 Minuten

Vous allez développer des règles de validation des données et une logique de nettoyage pour assurer la qualité des données dans les pipelines en batch. Vous implémenterez également des stratégies pour gérer l'évolution des schémas et dédupliquer les données dans de grands ensembles de données.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe1 App-Element6 Plug-ins

1 Aufgabe Insgesamt 8 Minuten

Quiz du module 3 : Validation des données et évolution des schémas 8 Minuten

1 App-Element Insgesamt 90 Minuten

Atelier : Valider la qualité des données dans un pipeline en batch avec Serverless pour Apache Spark 90 Minuten

6 Plug-ins Insgesamt 90 Minuten

Validation et nettoyage des données par lot 15 Minuten
Enregistrer et analyser les exceptions 15 Minuten
Évolution des schémas pour les pipelines en batch 15 Minuten
Intégrité et duplication des données 15 Minuten
Déduplication avec Serverless pour Apache Spark 15 Minuten
Déduplication avec Dataflow 15 Minuten

Vous orchestrerez des workflows de pipeline de données en batch complexes pour planifier de manière efficace et suivre la traçabilité. Vous implémenterez également une gestion des exceptions, une surveillance et une observabilité robustes pour les pipelines de données en batch.

Das ist alles enthalten

2 Aufgaben1 App-Element6 Plug-ins

2 Aufgaben Insgesamt 16 Minuten

Quiz du module 4 : Orchestrations et DAG 8 Minuten
Quiz du module 4 : Observabilité 8 Minuten

1 App-Element Insgesamt 9 Minuten

Atelier : Créer des pipelines en batch dans Cloud Data Fusion 9 Minuten

6 Plug-ins Insgesamt 90 Minuten

Orchestration pour le traitement par lot 15 Minuten
Cloud Composer 15 Minuten
Observabilité unifiée 15 Minuten
Alertes et dépannage 15 Minuten
Gestion visuelle des pipelines 15 Minuten
Félicitations : résumé du cours 15 Minuten

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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Chaitanya A.

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