Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Français

Instructor: Google Cloud Training

Access provided by Coursera Learning Team

8 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Beginner level

No prior experience required

9 hours to complete

Flexible schedule

Learn at your own pace

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What you'll learn

Comprendre le rôle des ingénieurs de données
Identifier les tâches d'ingénierie de données et les principaux composants utilisés dans Google Cloud
Apprendre à créer et à déployer différents types de pipelines de données sur Google Cloud
Identifier et utiliser diverses techniques d'automatisation sur Google Cloud

Skills you'll gain

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Assessments

6 assignments

Taught in French

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There are 8 modules in this course

Dans ce cours, vous allez explorer l'ingénierie de données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et la façon dont ces éléments se retrouvent dans les offres Google Cloud. Vous apprendrez également à relever les défis liés à l'ingénierie de données.

Cette section sert d'introduction au cours "Data Engineering on Google Cloud". Elle fournit une vue d'ensemble de sa structure et de ses objectifs.

What's included

1 video

Ce module présente le rôle d'ingénieur de données. Il introduit les principaux concepts tels que les sources et récepteurs de données, les formats de données, les options de stockage disponibles sur Google Cloud, la gestion des métadonnées, ainsi que l'utilisation d'Analytics Hub pour le partage de données interne ou externe à l'organisation.

What's included

9 videos1 assignment1 app item

9 videos Total 17 minutes

Présentation du module 1 minute
Le rôle des ingénieurs de données 1 minute
Sources de données et récepteurs de données 2 minutes
Formats de données 1 minute
Options de solution de stockage Google Cloud 5 minutes
Options de gestion des métadonnées Google Cloud 1 minute
Partage d'ensembles de données à l'aide d'Analytics Hub 1 minute
Présentation de l'atelier : Charger des données dans BigQuery 0 minutes
Coursera: Premiers pas avec Google Cloud Platform et Qwiklabs 5 minutes

1 assignment Total 15 minutes

Questionnaire - Tâches d'ingénierie de données et composants associés 15 minutes

1 app item Total 90 minutes

Atelier : Charger des données dans BigQuery 90 minutes

Ce module présente la réplication et de la migration des données sur Google Cloud. Il aborde l'architecture de base, l'outil de ligne de commande gcloud, le service de transfert de stockage, Transfer Appliance et Datastream, ainsi que les fonctionnalités et cas d'utilisation de ces outils.

What's included

6 videos1 assignment1 app item

6 videos Total 7 minutes

Présentation du module 0 minutes
Architecture de réplication et de migration 2 minutes
Outil de ligne de commande gcloud 0 minutes
Migration d'ensembles de données 1 minute
Datastream 4 minutes
Présentation de l'atelier : Datastream : Réplication PostgreSQL vers BigQuery 0 minutes

1 assignment Total 15 minutes

Questionnaire - Réplication et migration des données 15 minutes

1 app item Total 45 minutes

Atelier : Datastream : Réplication PostgreSQL vers BigQuery 45 minutes

Ce module est consacré aux processus d'extraction et de chargement de données dans Google Cloud, notamment avec BigQuery. Il présente l'architecture d'extraction et de chargement de base, l'outil de ligne de commande bq, le service de transfert de données BigQuery, ainsi que BigLake en tant qu'alternative aux schémas d'extraction et de chargement traditionnels.

What's included

6 videos1 assignment1 app item

6 videos Total 8 minutes

Présentation du module 0 minutes
Architecture d'extraction et de chargement 2 minutes
Outil de ligne de commande bq 1 minute
Service de transfert de données BigQuery 1 minute
BigLake 5 minutes
Présentation de l'atelier : BigLake : Qwik Start 0 minutes

1 assignment Total 15 minutes

Questionnaire - Modèle de pipeline d'extraction et de chargement de données 15 minutes

1 app item Total 45 minutes

Atelier : BigLake : Qwik Start 45 minutes

Ce module traite des processus ELT (extraction, chargement et transformation) sur Google Cloud. Il présente l'architecture ELT de base, un exemple de pipeline ELT courant, les capacités de BigQuery pour l'écriture de scripts et la planification SQL, ainsi que les fonctionnalités et les cas d'utilisation de Dataform.

What's included

5 videos1 assignment1 app item

5 videos Total 10 minutes

Présentation du module 0 minutes
Architecture ELT (extraction, chargement et transformation) 1 minute
Écriture de scripts et planification SQL avec BigQuery 3 minutes
Dataform 6 minutes
Présentation de l'atelier : Créer et exécuter un workflow SQL dans Dataform 0 minutes

1 assignment Total 15 minutes

Questionnaire - Modèle de pipeline d'extraction, de chargement et de transformation de données 15 minutes

1 app item Total 60 minutes

Atelier : Créer et exécuter un workflow SQL dans Dataform 60 minutes

Ce module présente les processus ETL (extraction, transformation et chargement) de Google Cloud. Il aborde l'architecture ETL de base, les outils IUG, les options de traitement des données par lot ou par flux (Dataproc, Dataproc sans serveur), ainsi que le rôle de Bigtable dans les pipelines de données.

What's included

8 videos1 assignment2 app items

8 videos Total 13 minutes

Présentation du module 1 minute
Architecture ETL (extraction, transformation et chargement) 1 minute
Outils IUG Google Cloud pour les pipelines de données ETL 2 minutes
Traitement des données par lot avec Dataproc 5 minutes
Présentation de l'atelier : Utiliser Dataproc sans serveur pour Spark pour charger une table BigQuery 0 minutes
Option de traitement de flux de données 3 minutes
Bigtable et pipelines de données 1 minute
Présentation de l'atelier : Créer un pipeline de flux de données pour un tableau de bord en temps réel avec Dataflow 0 minutes

1 assignment Total 15 minutes

Questionnaire - Modèle de pipeline d'extraction, de transformation et de chargement de données 15 minutes

2 app items Total 105 minutes

Atelier : Utiliser Dataproc sans serveur pour Spark pour charger une table BigQuery 45 minutes
Atelier : Créer un pipeline de flux de données pour un tableau de bord en temps réel avec Dataflow 60 minutes

Ce module est consacré aux schémas et options d'automatisation des pipelines sur Google Cloud. Il présente divers outils et services, tels que Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run Functions et Eventarc, ainsi que leurs fonctionnalités et cas d'utilisation pour l'automatisation.

What's included

7 videos1 assignment1 app item

7 videos Total 6 minutes

Présentation du module 0 minutes
Schémas et options d'automatisation pour les pipelines 1 minute
Cloud Scheduler et Workflows 1 minute
Cloud Composer 1 minute
Cloud Run Functions 1 minute
Eventarc 1 minute
Présentation de l'atelier : Utiliser Cloud Run Functions pour charger BigQuery 0 minutes

1 assignment Total 15 minutes

Questionnaire - Techniques d'automatisation 15 minutes

1 app item Total 45 minutes

Atelier : Utiliser Cloud Run Functions pour charger BigQuery 45 minutes

Dans cette dernière section, nous passerons en revue les sujets abordés dans le cours, puis nous parlerons des prochaines étapes de votre parcours d'apprentissage lié au cloud.