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Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud · LearnSpace
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courseraIT и технологии

Créer des pipelines de données en batch sur Google Cloud

Курс от Google Cloud
Средний≈ 9.3 чФранцузский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Dans ce cours de niveau intermédiaire, vous apprendrez à concevoir, créer et optimiser des pipelines de données en batch robustes sur Google Cloud. Au-delà des bases de la gestion des données, vous explorerez les transformations de données à grande échelle et l'orchestration efficace des workflows, essentielles pour l'informatique décisionnelle et les rapports critiques. Vous vous entraînerez à utiliser Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless) pour l'implémentation, et vous aborderez des considérations importantes concernant la qualité des données, la surveillance et les alertes pour assurer la fiabilité des pipelines et l'excellence opérationnelle. Il est recommandé d'avoir des connaissances de base sur l'entreposage de données, les processus ETL/ELT, SQL, Python et les concepts de Google Cloud.

Навыки, которые вы освоите

Data PipelinesDataflowServerless ComputingApache SparkData TransformationScalabilityData ValidationData WarehousingExtract, Transform, LoadData CleansingData ProcessingData QualityCloud ServicesGoogle Cloud PlatformEvent MonitoringPerformance Tuning

Программа курса

4 модулей · 29 учебных материалов

01Quand choisir les pipelines de données en batch3 материалов

Quand choisir les pipelines de données en batch

Pipelines de données en batch et leurs cas d'utilisationPLUGINTraitement et difficultés courantes PLUGINQuiz du module 1 : Quand choisir les pipelines de données en batchЗадание
02Concevoir et créer des pipelines de données en batch9 материалов

Concevoir et créer des pipelines de données en batch

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Преподаватель курса

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Обучение на Coursera

≈ 9.3 ч

4 модулей

Язык: Французский

Часть программы вашего университета
Concevoir des pipelines en batchPLUGIN
Transformations de données à grande échellePLUGIN
Dataflow et Serverless pour Apache SparkPLUGIN
Quiz du module 2 : Conception et transformationsЗадание
Connexions des données et orchestrationPLUGIN
Exécuter un pipeline Apache SparkPLUGIN
Optimiser les performances du pipeline en batchPLUGIN
Atelier : Créer un pipeline de données en batch simple avec Serverless pour Apache SparkВнешний инструмент
Atelier : Créer un pipeline de données en batch simple avec l'UI du générateur de jobs DataflowВнешний инструмент
03Contrôler la qualité des données dans les pipelines de données en batch8 материалов

Présentation

Validation et nettoyage des données par lotPLUGINEnregistrer et analyser les exceptionsPLUGINÉvolution des schémas pour les pipelines en batchPLUGINQuiz du module 3 : Validation des données et évolution des schémasЗаданиеIntégrité et duplication des donnéesPLUGINDéduplication avec Serverless pour Apache SparkPLUGINDéduplication avec DataflowPLUGINAtelier : Valider la qualité des données dans un pipeline en batch avec Serverless pour Apache SparkВнешний инструмент
04Orchestrer et surveiller des pipelines de données en batch9 материалов

Orchestrer et surveiller des pipelines de données en batch

Orchestration pour le traitement par lotPLUGINCloud ComposerPLUGINQuiz du module 4 : Orchestrations et DAGЗаданиеObservabilité unifiéePLUGINAlertes et dépannagePLUGINQuiz du module 4 : ObservabilitéЗаданиеGestion visuelle des pipelinesPLUGINAtelier : Créer des pipelines en batch dans Cloud Data FusionВнешний инструментFélicitations : résumé du coursPLUGIN