Les pipelines de données s'inscrivent généralement dans le paradigme EL (extraction et chargement), ELT (extraction, chargement et transformation) ou ETL (extraction, transformation et chargement). Ce cours vous indiquera quel paradigme utiliser pour le traitement de données par lot en fonction du contexte. Il vous présentera également plusieurs solutions Google Cloud de transformation des données, y compris BigQuery, l'exécution de Spark sur Dataproc, les graphiques de pipelines dans Cloud Data Fusion et le traitement des données sans serveur avec Dataflow. Les participants mettront en pratique les connaissances qu'ils auront acquises en créant des composants de pipelines de données sur Google Cloud à l'aide de Qwiklabs.
課程信息
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級
完成時間大約為17 小時
法語(French)
您將學到的內容有
Explorer différentes méthodes de chargement de données (EL, ELT et ETL) et déterminer quand les utiliser
Exécuter Hadoop sur Dataproc, exploiter Cloud Storage et optimiser les tâches Dataproc
Utiliser Dataflow pour créer vos pipelines de traitement de données
Gérer des pipelines de données avec Data Fusion et Cloud Composer
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提供方
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 1 分鐘
Présentation
完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 (總計 1 分鐘)
完成時間為 23 分鐘
Présentation de la création de pipelines de données par lot
完成時間為 23 分鐘
6 個視頻 (總計 21 分鐘)
完成時間為 2 小時
Exécuter Spark sur Dataproc
完成時間為 2 小時
11 個視頻 (總計 48 分鐘)
完成時間為 10 小時
Traiter des données sans serveur avec Dataflow
完成時間為 10 小時
14 個視頻 (總計 36 分鐘)
關於 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud en Français 專項課程

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