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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Créer des lacs de données et des entrepôts de données sur Google Cloud

This course is part of Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

Instructor: Google Cloud Training

Included with Learn more

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7 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Intermediate level

Some related experience required

4 hours to complete

Flexible schedule

Learn at your own pace

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What you'll learn

Faire la différence entre un lac de données, un entrepôt de données et un data lakehouse
Expliquer le concept de data lakehouse et comment il permet de surmonter les limites des lacs et des entrepôts de données traditionnels
Identifier les différentes sources de données que BigQuery peut interroger
Reconnaître les possibilités offertes par BigQuery pour créer des modèles d'IA et y accéder

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Details to know

Shareable certificate

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Assessments

4 assignments

Taught in French

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

Learn more about Coursera for Business

logos of Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G and L'Oreal

Build your subject-matter expertise

This course is part of the Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

When you enroll in this course, you'll also be enrolled in this Specialization.

Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
Earn a shareable career certificate

There are 7 modules in this course

Bien que les approches traditionnelles utilisant des lacs de données et des entrepôts de données puissent être efficaces, elles présentent des inconvénients, en particulier dans les grands environnements d'entreprise. Ce cours présente le concept de data lakehouse et les produits Google Cloud utilisés pour en créer un. Une architecture de lakehouse utilise des sources de données basées sur des normes ouvertes et combine les meilleures fonctionnalités des lacs et des entrepôts de données, ce qui permet de pallier de nombreuses lacunes.

Présenter les sujets qui seront abordés dans le cours et les compétences que les participants vont acquérir.

What's included

1 plugin

Ce module présente les concepts de base des lacs de données et des entrepôts de données, et pose les bases des architectures modernes sur Google Cloud.

What's included

1 assignment4 plugins

Ce module présente le concept de lakehouse et les produits Google Cloud les plus couramment utilisés pour créer un data lakehouse moderne à l'aide de formats Open Source.

What's included

1 assignment1 app item7 plugins

1 assignmentTotal 8 minutes

Fonctionnalités et avantages des data lakehouse8 minutes

1 app itemTotal 30 minutes

Requête fédérée avec BigQuery et AlloyDB30 minutes

7 pluginsTotal 16 minutes

Module 2 : Créer un lakehouse de données avec Cloud Storage, des formats ouverts et BigQuery1 minute
Créer une infrastructure de lac de données3 minutes
Présentation du format de table ouvert Apache Iceberg3 minutes
BigQuery comme moteur de traitement central1 minute
Combiner des données opérationnelles dans AlloyDB3 minutes
Combiner des données opérationnelles et analytiques avec des requêtes fédérées2 minutes
Cas d'utilisation réel3 minutes

Ce module présente BigQuery comme la pierre angulaire d'un entrepôt de données moderne et BigLake pour unifier l'accès au lac et à l'entrepôt de données.

What's included

1 assignment1 app item4 plugins

1 assignmentTotal 16 minutes

BigQuery et BigLake16 minutes

1 app itemTotal 30 minutes

Présentation de l'interrogation de tables Iceberg avec BigQuery30 minutes

4 pluginsTotal 14 minutes

Module 3 : Moderniser les entrepôts de données avec BigQuery et BigLake1 minute
Principes de base de BigQuery3 minutes
Partitionnement et clustering dans BigQuery5 minutes
Présentation des tables BigLake et des tables externes5 minutes

Ce module se concentre sur les modèles architecturaux avancés pour le lakehouse, y compris le traitement des données, l'orchestration et la gouvernance complète des données dans BigQuery, Cloud Storage et BigLake.

What's included

1 assignment5 plugins

1 assignmentTotal 16 minutes

Sécurité et ML dans le lakehouse16 minutes

5 pluginsTotal 21 minutes

Module 4 : Modèles de lakehouse avancés et gouvernance des données1 minute
Gouvernance et sécurité des données sur une plate-forme unifiée4 minutes
Démonstration : Protection contre la perte de données5 minutes
Analyse de données et machine learning sur le lakehouse6 minutes
Architectures de lakehouse et stratégies de migration concrètes5 minutes

Ce module propose des ateliers pour approfondir les compétences dans les outils et technologies utilisés par un lakehouse sur Google Cloud, ainsi qu'un aperçu des bonnes pratiques, des erreurs courantes et des tendances futures.

What's included

2 app items2 plugins

Résumer les capacités architecturales et opérationnelles du data lakehouse centré sur BigQuery, en abordant la gouvernance, l'analyse avancée et le machine learning

What's included

1 plugin

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Instructor

Google Cloud Training

Google Cloud

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Offered by

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Status: Free Trial
Google Cloud
Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud
Course
Status: Preview
Board Infinity
Managing Data Lakes & Pipelines with Google Cloud Dataplex
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Why people choose Coursera for their career

Felipe M.

Learner since 2018

"To be able to take courses at my own pace and rhythm has been an amazing experience. I can learn whenever it fits my schedule and mood."

Jennifer J.

Learner since 2020

"I directly applied the concepts and skills I learned from my courses to an exciting new project at work."

Larry W.

Learner since 2021

"When I need courses on topics that my university doesn't offer, Coursera is one of the best places to go."

Chaitanya A.

"Learning isn't just about being better at your job: it's so much more than that. Coursera allows me to learn without limits."

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Frequently asked questions

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.

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What you'll learn

Skills you'll gain

Tools you'll learn

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There are 7 modules in this course

Présentation du cours

What's included

Introduction à l'ingénierie des données moderne sur Google Cloud

What's included

Créer un lakehouse avec Cloud Storage, des formats ouverts et BigQuery

What's included

Moderniser les entrepôts de données avec BigQuery et BigLake

What's included

Modèles de lakehouse avancés et gouvernance des données

What's included

Ateliers et bonnes pratiques

What's included

Résumé du cours

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Can I preview a course before enrolling?

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