Les pipelines de données relèvent généralement de l'un des paradigmes suivants : Extraction et Charge (EL), Extraction, Chargement et Transformation (ELT) ou Extraction, Transformation et Chargement (ETL). Ce cours décrit quel paradigme doit être utilisé et quand pour les données Lot. En outre, ce cours couvre plusieurs technologies sur Google Cloud pour la transformation des données, notamment BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphes de pipeline dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les apprenants acquièrent une expérience pratique de la construction de composants de pipeline de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
Construire des pipelines de données par lots sur Google Cloud
Construire des pipelines de données par lots sur Google Cloud
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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4.5
(1,697 avis)
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 17 heures
Apprenez à votre propre rythme
85%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Examiner les différentes méthodes de chargement des données : EL, ELT et ETL et quand les utiliser
Exécuter Hadoop sur Dataproc, tirer parti du stockage dans le cloud et optimiser les travaux de Dataproc
Construisez vos pipelines de traitement de données en cours d'utilisation
Gestion des données avec Data Fusion et Cloud Composer
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Cloud Computing
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Big Data
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 6 modules dans ce cours
Dans ce module, nous présentons le cours et l'agenda
Inclus
1 vidéo
Ce module passe en revue les différentes méthodes de chargement des données : EL, ELT et ETL et quand les utiliser
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Ce module montre comment exécuter Hadoop sur Dataproc, comment tirer parti du stockage en nuage et comment optimiser vos tâches Dataproc.
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11 vidéos1 devoir1 élément d'application
Ce module couvre l'utilisation de Dataflow pour construire vos pipelines de traitement de données
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13 vidéos1 lecture1 devoir6 éléments d'application
Ce module montre comment gérer les pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
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13 vidéos1 devoir2 éléments d'application
Résumé du cours
Inclus
1 vidéo
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.6 (248 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Cloud Computing
CertNexus
Coursera Instructor Network
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.5
1 697 avis
- 5 stars
65,88 %
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UB
5
Révisé le 28 mai 2020
A great course to help understand the various wonderful options Google Cloud has to offer to move on-premise Hadoop workload to Google Cloud Platform to leverage scalability of clusters.
MP
5
Révisé le 20 mai 2020
Great course teaching how to build batch pipelines through GCP technologies, and showing cool tools for data wrangling and analysis
AD
5
Révisé le 17 juil. 2020
Great course learning what it is the big advantages of using GCP for data given they have big implementations and with better performance of what it is today in on premises scenarios
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