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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization
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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français Specialization

Data Engineering on Google Cloud Platform. Boostez votre carrière dans le domaine de l'ingénierie des données

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Specialization - 5 course series

What you'll learn

  • Comprendre le cycle de vie "des données à l'IA" sur Google Cloud ainsi que les principaux produits de big data et de machine learning

  • Créer des pipelines de traitement par flux avec Dataflow et Pub/Sub

  • Analyser le big data à grande échelle avec BigQuery

  • Identifier différentes options pour créer des solutions de machine learning sur Google Cloud

What you'll learn

  • Faire la différence entre les lacs de données et les entrepôts de données.

  • Explorer des cas d'utilisation de chaque type de stockage, ainsi que les solutions de lacs et d'entrepôts de données disponibles sur Google Cloud.

  • Comprendre le rôle des ingénieurs de données et les bénéfices qu'apporte un pipeline de données réussi aux opérations commerciales.

  • Comprendre pourquoi il est important de procéder à l'ingénierie des données dans un environnement cloud.

What you'll learn

  • 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.

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.

What you'll learn

  • Faire la différence entre le ML, l'IA et le deep learning.

  • Discuter de l'utilisation des API de ML sur des données non structurées.

  • Exécuter des commandes BigQuery à partir de notebooks.

  • Créer des modèles de ML à l'aide de la syntaxe SQL dans BigQuery.

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