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
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Building Batch Data Pipelines on GCP en Français
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Dozent: Google Cloud Training
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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.
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Unterrichtet in Französisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dans ce module, nous vous présentons le cours et son déroulement.
Das ist alles enthalten
1 Video
Ce module passe en revue différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et vous indique quand les utiliser.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
Ce module vous apprend à exécuter Hadoop sur Dataproc, à exploiter Cloud Storage et à optimiser vos jobs Dataproc.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Ce module vous explique comment utiliser Dataflow pour créer vos pipelines de traitement de données.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe6 App-Elemente
Ce module vous montre comment gérer des pipelines de données avec Cloud Data Fusion et Cloud Composer.
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13 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Résumé du cours
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