Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

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Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em PortuguêsGoogle Cloud

Über diesen Kurs

Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.

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Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Stufe „Mittel“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Portugiesisch (Brasilien)

Was Sie lernen werden

Analisar diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL (e quando cada um deve ser usado)
Executar o Hadoop no Dataproc, usar o Cloud Storage e otimizar os jobs do Dataproc
Usar o Dataflow para criar pipelines de processamento de dados
Gerenciar pipelines de dados com o Data Fusion e o Cloud Composer

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

1 Minute zum Abschließen

Introdução

1 Minute zum Abschließen

1 Video (Gesamt 1 min)

Woche

Woche 2

23 Minuten zum Abschließen

Introdução à criação de pipelines de dados em lote

23 Minuten zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 21 min)

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Como executar o Spark no Dataproc

2 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 48 min)

11 Videos

Introdução ao módulo26

O ecossistema Hadoop4m

Como executar o Hadoop no Dataproc10m

Usar o Cloud Storage em vez do HDFS6m

Como otimizar o Dataproc2m

Como otimizar o armazenamento do Dataproc9m

Como otimizar os modelos e o escalonamento automático do Dataproc5m

Como otimizar o monitoramento do Dataproc3m

Introdução ao laboratório: como executar os jobs do Apache Spark no Dataproc27

Coursera: Guia inicial do Google Cloud Platform e do Qwiklabs4m

Resumo33

1 praktische Übung

Como executar o Spark no Dataproc6m

Woche

Woche 4

10 Stunden zum Abschließen

Processamento de dados sem servidor com o Dataflow

10 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 36 min)

14 Videos

Introdução ao módulo41

Introdução ao Dataflow5m

Por que os clientes valorizam o Dataflow2m

Como criar pipelines do Dataflow no código3m

Principais considerações sobre a criação de pipelines2m

Como transformar dados usando o PTransforms3m

Introdução ao laboratório: como criar um pipeline simples do Dataflow9

Agregação com o GroupByKey e Combine5m

Introdução ao laboratório: MapReduce no Dataflow23

Entradas secundárias e janelas de dados4m

Introdução ao laboratório: como praticar usando as entradas secundárias de pipeline17

Como criar e reutilizar os modelos de pipeline3m

Pipelines de SQL do Dataflow46

Resumo2m

1 praktische Übung

Processamento de dados sem servidor com o Dataflow4m

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Top-Bewertungen von BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EM PORTUGUÊS BRASILEIRO

von AF21. Juli 2021

Apresentação fantastica sobre as principais ferramentas para criação e gerenciamento de pipelines.

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Über den Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Nesta especialização on-line intensiva de cinco semanas, os participantes terão uma introdução prática sobre como projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a projetar sistemas de processamento de dados, criar canais completos e análises de dados e desenvolver soluções de aprendizado de máquina. Neste curso, abordamos dados estruturados, não estruturados e de streaming.

Neste curso, os participantes irão adquirir as seguintes habilidades: • projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform • usar dados não estruturados com as APIs do Spark e de aprendizado de máquina no Cloud Dataproc • processar dados em lote e streaming com a implementação de canais de dados de escalonamento automático no Cloud Dataflow • derivar insights de negócios a partir de conjuntos de dados extremamente grandes usando o Google BigQuery • treinar, avaliar e prever com modelos de aprendizado de máquina usando o TensorFlow e o Cloud ML • ativar insights instantâneos dos dados de streaming Esta aula destina-se a desenvolvedores experientes responsáveis pelo gerenciamento de transformações de Big Data. >>> Ao se inscrever nesta especialização, você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Häufig gestellte Fragen

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