Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans l'un des paradigmes EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours indique quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il présente également plusieurs technologies Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP en Français
Building Batch Data Pipelines on GCP en Français
包含在 
中
您将学到什么
Explorer différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et déterminer quand les utiliser.
Exécuter Hadoop sur Dataproc, utiliser Cloud Storage et optimiser les jobs Dataproc.
Créer des pipelines de traitement des données à l'aide de Dataflow.
Gérer des pipelines de données avec Data Fusion et Cloud Composer.
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
4 项作业
授课语言：法语
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积累特定领域的专业知识
本课程是 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有7个模块
Dans ce module, nous vous présentons le cours et son déroulement.
涵盖的内容
1个视频
Ce module passe en revue différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et vous indique quand les utiliser.
涵盖的内容
6个视频1个作业
Ce module vous apprend à exécuter Hadoop sur Dataproc, à exploiter Cloud Storage et à optimiser vos jobs Dataproc.
涵盖的内容
11个视频1个作业1个应用程序项目
Ce module vous explique comment utiliser Dataflow pour créer vos pipelines de traitement de données.
涵盖的内容
13个视频1个作业6个应用程序项目
Ce module vous montre comment gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
涵盖的内容
13个视频1个作业2个应用程序项目
Résumé du cours
涵盖的内容
1个视频
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涵盖的内容
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