このコースについて

共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約11時間で修了
フランス語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約11時間で修了
フランス語
字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

提供:

Google Cloud ロゴ

Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

7分で修了

Analyse des données sans serveur avec Google BigQuery et Cloud Dataflow

7分で修了
1件のビデオ (合計7分)
1件のビデオ
6時間で修了

Analyse de données sans serveur avec BigQuery

6時間で修了
19件のビデオ (合計123分)
19件のビデオ
Qu'est-ce que BigQuery ?5 分
Démonstration de BigQuery3 分
Avantages de BigQuery7 分
BigQuery dans une architecture de référence8 分
Requêtes et fonctions8 分
Sous-requêtes et tables multiples3 分
Atelier : Analyse des données sans serveur (Java/Python) – Partie 12 分
Atelier : Démonstration et évaluation9 分
Charger et exporter des données2 分
Atelier : Démonstration et évaluation13 分
Fonctionnalités avancées de BigQuery7 分
Tableaux et structures6 分
Condition de jointure et fenêtrage6 分
Fonctions définies par l'utilisateur3 分
Atelier : Démonstration et évaluation14 分
Performances et tarifs7 分
Tables génériques et partitionnement7 分
Forfaits et catégories BigQuery4 分
1の練習問題
Questionnaire du module 130 分
5時間で修了

Autoscaling des pipelines de traitement de données avec Dataflow

5時間で修了
12件のビデオ (合計97分)
12件のビデオ
Écrire des pipelines de données en Java et Python9 分
Entrée, sortie et exécution6 分
Atelier : Démonstration et évaluation18 分
MapReduce et traitement parallèle11 分
GroupBy et Combine7 分
Comparaison de Combine et GroupBy7 分
Atelier : Démonstration et évaluation6 分
Entrées secondaires7 分
Atelier : Démonstration et évaluation10 分
Modèles Dataflow et Dataprep4 分
Ressources31
1の練習問題
Questionnaire du module 230 分

Data Engineering on Google Cloud Platform en Français専門講座について

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

よくある質問

  • 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.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。