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Building Batch Data Pipelines on GCP en Français

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Building Batch Data Pipelines on GCP en Français

本课程是 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 专项课程的一部分

位教师：Google Cloud Training

包含在中

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7个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

中级等级

需要一些相关经验

2 周完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

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中级等级

需要一些相关经验

2 周完成

在 10 小时一周

灵活的计划

自行安排学习进度

您将学到什么

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

您将获得的技能

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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 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.

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

11个视频总计48分钟

Introduction du module0分钟
L'écosystème Hadoop4分钟
Exécuter Hadoop sur Dataproc11分钟
Utiliser Cloud Storage plutôt que HDFS6分钟
Optimiser Dataproc2分钟
Optimiser le stockage dans Dataproc9分钟
Optimiser les modèles et l'autoscaling dans Dataproc4分钟
Optimiser la surveillance dans Dataproc3分钟
Présentation de l'atelier : Exécuter des jobs Apache Spark sur Dataproc0分钟
Coursera : Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs4分钟
Résumé0分钟

1个作业总计6分钟

Exécuter Spark sur Dataproc6分钟

1个应用程序项目总计90分钟

Atelier : Exécuter des jobs Apache Spark sur Dataproc90分钟

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

13个视频总计34分钟

Introduction du module0分钟
Présentation de Dataflow5分钟
Pourquoi les clients apprécient-ils Dataflow ?2分钟
Créer des pipelines Dataflow avec du code3分钟
Principales considérations liées à la conception de pipelines2分钟
Transformer des données avec des PTransform3分钟
Présentation de l'atelier : Créer un pipeline Dataflow simple0分钟
Regrouper des données avec groupByKey et Combine5分钟
Présentation de l'atelier : MapReduce dans Beam0分钟
Entrées secondaires et fenêtres de données4分钟
Présentation de l'atelier : Analyse de données sans serveur avec Dataflow : Entrées secondaires0分钟
Créer et réutiliser des modèles de pipeline3分钟
Résumé2分钟

1个作业总计4分钟

Traitement des données sans serveur avec Dataflow4分钟

6个应用程序项目总计540分钟

Pipeline Dataflow simple (Python)90分钟
Analyse de données sans serveur avec Dataflow : Pipeline Dataflow simple (Java)90分钟
MapReduce dans Beam (Python)90分钟
Analyse de données sans serveur avec Beam : MapReduce dans Beam (Java)90分钟
Analyse de données sans serveur avec Dataflow : Entrées secondaires (Python)90分钟
Analyse de données sans serveur avec Dataflow : Entrées secondaires (Java)90分钟

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

13个视频总计29分钟

Introduction du module0分钟
Présentation de Cloud Data Fusion3分钟
Composants de Cloud Data Fusion1分钟
Interface utilisateur de Cloud Data Fusion1分钟
Construire un pipeline4分钟
Explorer des données avec Wrangler1分钟
Présentation de l'atelier : Créer et exécuter un graphique de pipeline dans Cloud Data Fusion0分钟
Orchestrer des charges de travail entre différents services Google Cloud avec Cloud Composer1分钟
Environnement Apache Airflow1分钟
Graphes orientés acycliques (DAG) et opérateurs4分钟
Planification des workflows5分钟
Surveillance et journalisation3分钟
Présentation de l'atelier : Introduction à Cloud Composer0分钟

1个作业总计2分钟

Gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer2分钟

2个应用程序项目总计240分钟

Atelier : Créer et exécuter un graphique de pipeline avec Data Fusion150分钟
Atelier : Introduction à Cloud Composer90分钟

Résumé du cours

涵盖的内容

1个视频

Liens PDF vers tous les modules

涵盖的内容

1篇阅读材料

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位教师

Google Cloud Training

Google Cloud

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提供方

Google Cloud

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Felipe M.

自 2018开始学习的学生

''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'

Jennifer J.

自 2020开始学习的学生

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