De forma geral, os pipelines de dados se enquadram em um dos seguintes modelos: extrair-carregar, extrair-carregar-transformar ou extrair-transformar-carregar. Neste curso, descrevemos qual modelo deve ser usado e quando usá-lo para os dados em lote. Também tratamos de diversas tecnologias de transformação de dados disponíveis no Google Cloud Platform, como o BigQuery, a execução do Spark no Cloud Dataproc, os gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e o processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow. Na atividade prática do Qwiklabs, os participantes criarão componentes de pipeline de dados no Google Cloud Platform.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
von
Über diesen Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
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Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Portugiesisch (Brasilien)
Untertitel: Portugiesisch (Brasilien), Englisch
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Google Cloud
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
6 Minuten zum Abschließen
Introdução
Neste módulo, apresentaremos o curso e a programação
6 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
1 Stunde zum Abschließen
Introdução aos pipelines de dados em lote
Neste módulo, falaremos sobre os diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL, e quando usar cada um deles
1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 18 min)
2 Stunden zum Abschließen
Como executar o Spark no Cloud Dataproc
Neste módulo, mostraremos como executar o Hadoop no Cloud Dataproc, como usar o GCS e como otimizar seus jobs do Dataproc
2 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 49 min)
3 Stunden zum Abschließen
Gerencie pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer
Neste módulo, mostraremos como gerenciar pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer.
3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 45 min)
7 Stunden zum Abschließen
Processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow
Neste módulo, explicaremos como usar o Cloud Dataflow para criar pipelines de processamento de dados
7 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 40 min)
4 Minuten zum Abschließen
Resumo
Neste módulo, revisaremos os temas abordados no curso
4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
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.
Häufig gestellte Fragen
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