Google fournit une formation en ligne pour les data engineer, donc pour la profession d’ingénieur data ou ingénieur de données.
Titre de la formation de Google : Ingénieur de données
Ce que vous apprendrez
- Préparez-vous à l’examen de certification d’ingénieur de données professionnel grâce à un plan d’étude personnalisé et une évaluation de votre niveau de préparation.
- Comprendre les principales responsabilités d’un ingénieur de données sur Google Cloud et les stratégies pour relever les défis courants.
- Créez et optimisez des pipelines de données par lots fiables sur Google Cloud.
- Développer, gérer et exploiter des pipelines de flux de données avancés pour garantir leur stabilité, y compris les concepts et les meilleures pratiques en matière de flux de données.
- Accélérez votre processus de développement en explorant la suite de fonctionnalités basées sur l’IA de Gemini dans BigQuery et en implémentant des solutions d’IA générative.
Aperçu du programme
Développez votre expertise en ingénierie des données sur Google Cloud grâce à la certification professionnelle Data Engineer , développée par Google Cloud et proposée sur edX.
Ce programme vous enseigne les principes fondamentaux et les applications des produits de big data et d’apprentissage automatique (ML) au sein de Google Cloud, vous préparant ainsi à un rôle d’ingénieur de données professionnel.
Le programme est dispensé à travers six cours pratiques :
- Introduction à l’ingénierie des données sur Google Cloud
- Traitement des données sans serveur avec Dataflow : Fondements
- Traitement des données sans serveur avec Dataflow : développer des pipelines
- Traitement des données sans serveur avec Dataflow : Opérations
- Optimisez votre productivité avec Gemini dans BigQuery
- Utilisation des modèles Gemini dans BigQuery
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Préparez-vous à la certification d’ingénieur de données professionnel. Élaborez un plan d’étude personnalisé, explorez les thèmes d’examen et évaluez votre niveau de préparation à l’examen de certification PDE.
Comprenez le rôle d’un ingénieur de données sur Google Cloud. Découvrez les principales responsabilités des ingénieurs de données, leur adéquation avec les offres de Google Cloud et les stratégies pour relever les défis courants de l’ingénierie des données.
Concevez et optimisez des pipelines de données par lots robustes. Découvrez comment créer et optimiser des pipelines de données par lots fiables sur Google Cloud, en vous exerçant avec Dataflow pour Apache Beam et Serverless pour Apache Spark (Dataproc Serverless), et en garantissant la qualité des données, la surveillance et les alertes.
Apprenez les fondamentaux du traitement de données sans serveur. Approfondissez vos connaissances d’Apache Beam, découvrez les avantages du framework Beam Portability et apprenez à appliquer le modèle de sécurité adapté à vos pipelines Dataflow.
Développez des pipelines de flux de données avancés. Apprenez les concepts de données en flux continu tels que les fenêtres, les filigranes et les déclencheurs, en utilisant les API State et Timer pour les transformations avec état, et en utilisant les notebooks Beam pour le développement itératif.
Gérez et exploitez les pipelines de flux de données pour garantir leur stabilité et leur résilience. Explorez le modèle opérationnel de flux de données, examinez les outils de dépannage et d’optimisation des performances, et passez en revue les bonnes pratiques en matière de tests, de déploiement et de fiabilité.
Optimisez la productivité des data scientists grâce à Gemini dans BigQuery. Accélérez votre processus de développement en explorant la suite de fonctionnalités d’IA de Gemini dans BigQuery pour l’exploration, la préparation, la génération de code, le dépannage et la visualisation des flux de travail.
Mettez en œuvre des solutions d’IA générative à l’aide des modèles Gemini dans BigQuery. Découvrez le processus de résolution de problèmes métier avec les modèles Gemini, notamment des cas d’utilisation concrets comme la gestion de la relation client, et bénéficiez d’un accompagnement pas à pas grâce à des notebooks SQL et Python.
En suivant les huit cours, vous acquerrez une solide compréhension des principes et applications du big data et du ML sur Google Cloud, ce qui vous permettra de concevoir et de gérer en toute confiance des architectures de données complètes.
Ce programme comporte 6 cours.
Faites le premier pas pour devenir ingénieur de données avec Google Cloud et edX : développez des compétences clés, approfondissez votre compréhension du rôle, apprenez à résoudre les problèmes et planifiez votre prochaine étape.
Ce cours est le premier d’une série de trois cours sur le traitement des données sans serveur avec Dataflow.
Dans ce deuxième volet de la série de cours sur les flux de données, nous allons approfondir le développement de pipelines à l’aide du SDK Beam.
Dans ce dernier volet de la série de cours Dataflow, nous présenterons les composants du modèle opérationnel Dataflow.
Découvrez comment tirer parti de Gemini dans BigQuery pour améliorer votre flux de travail de données vers l’IA, grâce à des explications conceptuelles, un cas d’utilisation pratique et des ateliers pratiques.
Apprenez à résoudre des problèmes métier grâce aux modèles d’IA/ML pour les tâches génératives dans BigQuery. Acquérez une expérience pratique en codant des solutions à l’aide de requêtes SQL et de notebooks Python.