Is financial aid available?

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.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

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

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

Instructeur : Google Cloud Training

1 710 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.4

(43 avis)

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Série de 4 cours

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4.4

(43 avis)

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 mois à raison de 10 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Ce que vous apprendrez

Cette formation de spécialisation en ligne d'une durée de cinq semaines présente en pratique comment concevoir et développer des systèmes de traitement des données sur Google Cloud. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à concevoir des systèmes de traitement de données, à créer des pipelines de données de bout en bout, à analyser des données et à exécuter des tâches de machine learning.

Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes : • Concevoir et développer des systèmes de traitement de données sur Google Cloud Platform • Exploiter des données non structurées à l'aide de Spark et des API de ML sur Cloud Dataproc • Traiter des données par lot ou par flux en mettant en œuvre des pipelines de données d'autoscaling sur Cloud Dataflow • Obtenir des informations métier à partir de très grands ensembles de données à l'aide de Google BigQuery • Entraîner, évaluer et effectuer des prédictions à l'aide de modèles de machine learning avec TensorFlow et Cloud ML • Obtenir des insights immédiats à partir de données par flux Ce cours s'adresse aux développeurs expérimentés qui se chargent de réaliser des opérations de transformation du big data. En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Français

24 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - série de 4 cours

Cette spécialisation comporte des ateliers pratiques. Pour vous y inscrire, vous devez disposer d'un compte Google (un compte Gmail suffit) et créer un compte d'essai gratuit à Google Cloud Platform. L'essai gratuit est restreint à 12 mois d'utilisation ou à 300 $ de crédit (selon la limite atteinte en premier). Nous avons donc conçu cette spécialisation pour que vous puissiez la terminer en quatre semaines.

Ces ateliers vous permettent d'appliquer ce que vous apprenez dans les cours en vidéo. Les projets sont axés autour d'outils tels que Google BigQuery, qui sont utilisés et configurés dans Codelabs. Vous développerez ainsi une expérience pratique des concepts expliqués dans les modules.

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP en Français

COURS 15 heures4.8 (11 évaluations)Voir le cours

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Warehousing

Catégorie : Cloud Solutions

Catégorie : Big Data

Catégorie : Cloud Storage

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Infrastructure

Catégorie : Query Languages

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : SQL

Catégorie : Data Architecture

Catégorie : Data Lakes

Building Batch Data Pipelines on GCP en Français

COURS 24 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Apache Hadoop

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Apache Airflow

Catégorie : Dataflow

Catégorie : Serverless Computing

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Extract, Transform, Load

Catégorie : Big Data

Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP en Français

COURS 36 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Dataflow

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Serverless Computing

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Big Data

Catégorie : Scalability

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Public Cloud

Catégorie : Query Languages

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP en Français

COURS 43 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Big Data

Catégorie : Data Pipelines

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Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

1 953 Cours3 601 559 apprenants

Offert par

Google Cloud

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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