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. 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.
Spezialisierung für Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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Spezialisierung für Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Data Engineering on Google Cloud Platform. Boostez votre carrière dans le domaine de l'ingénierie des données
Dozent: Google Cloud Training
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enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.4
(43 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Französisch
24 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Faire la différence entre les lacs de données et les entrepôts de données.
Explorer des cas d'utilisation de chaque type de stockage, ainsi que les solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud.
Comprendre le rôle des ingénieurs de données et les bénéfices qu'apporte un pipeline de données réussi aux opérations commerciales.
Comprendre pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Solutions
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: SQL
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Architecture
Was Sie lernen werden
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.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Serverless Computing
Was Sie lernen werden
Interpréter des cas d'utilisation de l'analyse de flux en temps réel.
Gérer des événements de données à l'aide du service de messagerie asynchrone Pub/Sub.
Écrire des pipelines de flux de données et effectuer des transformations si nécessaire.
Combiner l'utilisation de Dataflow, BigQuery et Pub/Sub pour les flux et l'analyse en temps réel.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Store
Was Sie lernen werden
Faire la différence entre le ML, l'IA et le deep learning.
Discuter de l'utilisation des API de ML sur des données non structurées.
Exécuter des commandes BigQuery à partir de notebooks.
Créer des modèles de ML à l'aide de la syntaxe SQL dans BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Image Analysis
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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.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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