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.
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Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Français
This course is part of Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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What you'll learn
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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There are 8 modules in this course
Ce module vous présente le cours et son déroulement.
What's included
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Ce module aborde les problèmes liés au traitement de flux de données.
What's included
1 video1 assignment
Ce module traite de l'utilisation de Pub/Sub pour ingérer des flux de données entrants.
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7 videos1 assignment1 app item
Ce module réexamine Dataflow et s'intéresse principalement à ses capacités de traitement de flux de données.
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4 videos1 assignment1 app item
Ce module traite de l'utilisation de BigQuery et Bigtable pour les flux de données.
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6 videos2 assignments2 app items
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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