Le traitement de flux de données est une pratique de plus en plus courante, car elle permet aux entreprises d'obtenir des métriques sur leurs activités commerciales en temps réel. Ce cours explique comment créer des pipelines de flux de données sur Google Cloud et présente Pub/Sub, une solution qui permet de gérer des données de flux entrants. Par ailleurs, vous verrez comment appliquer des agrégations et des transformations à des flux de données à l'aide de Dataflow, mais aussi comment stocker des enregistrements traités dans BigQuery ou Cloud Bigtable pour qu'ils puissent être analysés. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de flux de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Français
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français
Instructeur : Google Cloud Training
Inclus avec 
Ce que vous apprendrez
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.
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Il y a 8 modules dans ce cours
Ce module vous présente le cours et son déroulement.
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Ce module aborde les problèmes liés au traitement de flux de données.
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Ce module traite de l'utilisation de Pub/Sub pour ingérer des flux de données entrants.
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Ce module réexamine Dataflow et s'intéresse principalement à ses capacités de traitement de flux de données.
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4 vidéos1 devoir1 élément d'application
Ce module traite de l'utilisation de BigQuery et Bigtable pour les flux de données.
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6 vidéos2 devoirs2 éléments d'application
Ce module explore quelques-unes des fonctionnalités plus avancées de BigQuery.
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Ce module récapitule les sujets abordés dans le cours.
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