Über diesen Kurs
2,408 kürzliche Aufrufe

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

Portugiesisch (Brasilien)

Untertitel: Portugiesisch (Brasilien), Englisch, Deutsch, Französisch

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 10 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

Portugiesisch (Brasilien)

Untertitel: Portugiesisch (Brasilien), Englisch, Deutsch, Französisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
14 Minuten zum Abschließen

Introdução à especialização em dados e machine learning no Google Cloud Platform

4 Videos (Gesamt 13 min), 1 Lektüre
1 Stunde zum Abschließen

Introdução ao Google Cloud Platform e seus produtos de Big Data

5 Videos (Gesamt 31 min), 1 Quiz
1 praktische Übung
Revisão do módulo2m
3 Stunden zum Abschließen

Princípios básicos de computação e armazenamento do GCP

9 Videos (Gesamt 54 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
9 Videos
Revisão do laboratório8m
Sistema de arquivos global (Cloud Storage)14m
Visão geral do laboratório1m
Revisão do módulo14m
Revisão do módulo3m
Recursos do módulo3m
1 Lektüre
Recursos10m
1 praktische Übung
Revisão do módulo4m
4 Stunden zum Abschließen

Análise de dados no Cloud

10 Videos (Gesamt 90 min), 3 Quiz
10 Videos
Visão geral do laboratório24
Revisão do laboratório22m
Hadoop gerenciado na nuvem8m
Visão geral do laboratório17
Revisão do laboratório27m
Revisão do módulo3m
Recursos do módulo1m
1 praktische Übung
Revisão do módulo4m
5 Stunden zum Abschließen

Módulo 5: Escalonamento de análise de dados e machine learning

21 Videos (Gesamt 82 min), 1 Lektüre, 4 Quiz
21 Videos
Ingestão de dados no BigQuery2m
Desenvolvimento interativo, iterativo e demonstração1m
Cloud Datalab: demonstração3m
O Datalab é compatível com o BigQuery2m
Visão geral do laboratório27
Revisão do laboratório: configuração do Datalab5m
Revisão do laboratório: como trabalhar no IPython Notebook6m
Introdução25
Machine learning com o TensorFlow8m
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 1)1m
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 2)5m
Visão geral do laboratório4m
Laboratório e modelos prontos de machine learning4m
APIs de ML pré-integradas: exemplos8m
Revisão do laboratório8m
Revisão do módulo2m
Escalonamento de análise de dados: recursos10
Machine learning: recursos14
1 Lektüre
Escalonamento de análise de dados: recursos1m
1 praktische Übung
Revisão do módulo18m
18 Minuten zum Abschließen

Arquiteturas de processamento de dados: ingestão, transformação e carga escalonável

4 Videos (Gesamt 9 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Recursos do módulo5m
1 praktische Übung
Module Review4m
15 Minuten zum Abschließen

Resumo do GCP, Big Data e ML

3 Videos (Gesamt 5 min), 1 Lektüre
1 Lektüre
Outros recursos10m

Über Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Über den Spezialisierung Data Engineering on Google Cloud Platform 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 Engineering on Google Cloud Platform em Português

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird 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.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..