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.
Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
Google CloudÜber diesen Kurs
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 13 Stunden zum Abschließen
Portugiesisch (Brasilien)
Untertitel: Portugiesisch (Brasilien), Englisch
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von
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)
5 Videos
Considerações sobre qualidade1m
Como fazer operações no BigQuery3m
Limitações3m
ETL para solucionar problemas de qualidade de dados4m
1 praktische Übung
EL, ELT, ETL30m
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)
9 Videos
Como executar o Hadoop no Cloud Dataproc10m
GCS em vez do HDFS6m
Como otimizar o Dataproc5m
Como otimizar o armazenamento do Dataproc9m
Como otimizar os modelos e o escalonamento automático do Dataproc4m
Como otimizar o monitoramento do Dataproc3m
Introdução ao laboratório: Como executar jobs do Apache Spark no Cloud Dataproc27
Resumo31
1 praktische Übung
Como executar o Spark no Cloud Dataproc4m
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)
11 Videos
Componentes do Data Fusion2m
Como criar pipelines6m
Como analisar dados usando o Wrangler1m
Laboratório: Como criar e executar um gráfico de pipeline no Cloud Data Fusion17
Como orquestrar o trabalho entre os serviços do GCP com o Cloud Composer1m
Ambiente do Apache Airflow1m
DAGs e operadores12m
Como programar o fluxo de trabalho6m
Monitoramento e registro4m
Laboratório: Introdução ao Cloud Composer12
1 praktische Übung
Cloud Data Fusion e Cloud Composer30m
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)
12 Videos
Por que os clientes valorizam o Dataflow3m
Como criar pipelines do Cloud Dataflow em código3m
Principais considerações no design de pipelines2m
Como transformar dados com PTransforms3m
Laboratório: Como criar um pipeline simples do Dataflow17
Como agregar com GroupByKey e Combine7m
Laboratório: MapReduce no Cloud Dataflow18
Entradas secundárias e janelas de dados4m
Laboratório: Prática de entradas secundárias de pipelines11
Como criar e reutilizar modelos de pipeline3m
Pipelines de SQL do Cloud Dataflow3m
1 praktische Übung
Processamento de dados com o Cloud Dataflow30m
4 Minuten zum Abschließen
Resumo
Neste módulo, revisaremos os temas abordados no curso
4 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min)
1 Video
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
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