Advanced 5 Steps 4h 51m 37 Credits
Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.
Objectives
Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.Quest Outline
Creating a Data Transformation Pipeline with Cloud Dataprep
Cloud Dataprep by Trifacta is an intelligent data service for visually exploring, cleaning, and preparing structured and unstructured data for analysis. In this lab you will explore the Cloud Dataprep UI to build a data transformation pipeline.
Exécuter un pipeline de traitement de texte Big Data dans Cloud Dataflow
Dans cet atelier, vous allez utiliser Google Cloud Dataflow pour créer un projet Maven à l'aide du SDK Cloud Dataflow et exécuter un pipeline distribué permettant de compter des mots via la console Google Cloud Platform.
Créer un pipeline d'analyse de données IdO sur Google Cloud Platform
Dans cet atelier, vous allez découvrir comment connecter et gérer des appareils à l'aide de Cloud IoT Core, ingérer le flux d'informations à l'aide de Cloud Pub/Sub, traiter des données IdO à l'aide de Cloud Dataflow et utiliser BigQuery pour analyser les données IdO.
Streaming IoT Kafka to Google Cloud Pub/Sub
In this lab you create an instance of Confluent Kafka to communicate with Google Cloud Pub/Sub using source and sink mechanisms.
Traitement ETL sur GCP à l'aide de Dataflow et de BigQuery
Dans cet atelier, vous allez concevoir plusieurs pipelines de données afin d'ingérer celles d'un ensemble de données public dans BigQuery.
Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BQML
In this lab you will use a newly available ecommerce dataset to run some typical queries that businesses would want to know about their customers’ purchasing habits.
Predict Taxi Fare with a BigQuery ML Forecasting Model
In this lab you will explore millions of New York City yellow taxi cab trips available in a BigQuery Public Dataset, create a ML model inside of BigQuery to predict the fare, and evaluate the performance of your model to make predictions.
Prédire le prix des logements avec Tensorflow et Cloud ML Engine
Dans cet atelier, vous allez créer une solution de machine learning complète à l'aide de Tensorflow et de Cloud ML Engine, et tirer parti du cloud pour effectuer des tâches d'entraînement distribué et de prédiction en ligne.
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