GCP100DE

Introduction à l'ingénierie des données sur Google Cloud

Dans ce cours, vous découvrirez l'ingénierie des données sur Google Cloud, les rôles et responsabilités des ingénieurs de données, et comment ceux-ci correspondent aux offres fournies par Google Cloud. Vous apprendrez également des manières de relever les défis de l'ingénierie des données.

✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 1 jour (7h)

Ce que vous allez apprendre

Comprendre le rôle d'un ingénieur de données.
Identifier les tâches d'ingénierie des données et les composants principaux utilisés sur Google Cloud.
Comprendre comment créer et déployer des pipelines de données de divers modèles sur Google Cloud.
Identifier et utiliser diverses techniques d'automatisation sur Google Cloud.

Prérequis

Expérience préalable de Google Cloud au niveau fondamental en utilisant Cloud Shell et en accédant aux produits depuis la console Google Cloud.
Maîtrise de base d'un langage de requête courant tel que SQL.
Expérience de la modélisation de données et des activités ETL (extraire, transformer, charger).
Expérience du développement d'applications à l'aide d'un langage de programmation courant tel que Python.

Public cible

Ingénieurs de données, Administrateurs de bases de données, Administrateurs système

Programme de la Formation

6 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs

Expliquer le rôle d'un ingénieur de données.
Comprendre les différences entre une source de données et un récepteur de données.
Expliquer les différents types de formats de données.
Expliquer les options de solution de stockage sur Google Cloud.
Apprendre les options de gestion des métadonnées sur Google Cloud.
Comprendre comment partager facilement des ensembles de données avec Analytics Hub.
Comprendre comment charger des données dans BigQuery en utilisant la console Google Cloud ou la CLI gcloud.

Sujets abordés

→Le rôle d'un ingénieur de données
→Sources de données versus récepteurs de données
→Formats de données
→Options de solution de stockage sur Google Cloud
→Options de gestion des métadonnées sur Google Cloud
→Partage d'ensembles de données avec Analytics Hub

Activités

Lab : Chargement de données dans BigQuery

Quiz

Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées

Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
Laboratoires dirigés (Labs) — Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).

Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.