Este curso intensivo de uma semana é uma continuação dos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de palestras em vídeo, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar e gerenciar clusters de computação para executar jobs do Hadoop, Spark, Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. Você também verá como acessar várias opções do Cloud Storage a partir dos seus clusters de computação, além de integrar recursos de aprendizado de máquina do Google aos seus programas de análise.
Nos laboratórios práticos, você poderá criar e gerenciar clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI, além de usar um cluster para executar jobs do Spark e do Pig. Em seguida, você criará blocos de notas do Jupyter que se integram ao BigQuery e ao Cloud Storage e utilizam Spark. Por fim, você integrará as APIs de aprendizado de máquina à sua análise de dados.
Pré-requisitos
• curso Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou experiência equivalente)
• conhecimentos básicos de Python
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
von
Google Cloud
17 Angemeldet
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
12 Stunden zum Abschließen
Módulo 1: introdução ao Cloud Dataproc
Este curso intensivo de uma semana é uma continuação dos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de palestras em vídeo, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar e gerenciar clusters de computação para executar jobs do Hadoop, Spark, Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. Você também verá como acessar várias opções do Cloud Storage a partir dos seus clusters de computação, além de integrar recursos de aprendizado de máquina do Google aos seus programas de análise.
16 Videos (Gesamt 52 min), 2 Quiz
16 Videos
Introdução ao Cloud Dataproc1m
Como definir dados não estruturados?4m
Como extrair valor de dados não estruturados7m
Abordagens ao trabalhar com Big Data4m
Origens do MapReduce e do Hadoop5m
Excesso de sobrecarga com o uso do Hadoop no local1m
Comparação entre o Cloud Dataproc e as opções do Hadoop2m
Como criar um cluster do Dataproc4m
Personalização do Dataproc3m
O Dataproc e a CLI40
Laboratório 1: visão geral11
Laboratório 1: demonstração e avaliações7m
Tipos de máquina personalizados3m
VMs preemptivas3m
Resumo do módulo41
1 praktische Übung
Questionário do módulo 14m
3 Stunden zum Abschließen
Módulo 2: como executar jobs do Dataproc
13 Videos (Gesamt 51 min), 3 Quiz
13 Videos
Métodos para envio de jobs1m
Laboratório 2: visão geral1m
Laboratório 2: demonstração e avaliações11m
Separação do armazenamento e da computação6m
A evolução do processamento de dados5m
A importância da rede no processamento de dados3m
Como separar o armazenamento do processamento com o Spark1m
Como enviar jobs do Spark3m
Visão geral dos conceitos do Spark2m
Visão geral do laboratório45
Laboratório 3: demonstração e avaliações8m
Resumo do módulo18
1 praktische Übung
Questionário do módulo 22m
3 Stunden zum Abschließen
Módulo 3: como usar o GCP
10 Videos (Gesamt 37 min), 3 Quiz
10 Videos
Suporte do BigQuery8m
Laboratório 4: visão geral31
Laboratório 4: demonstração e avaliações4m
Personalização do cluster4m
Como instalar um software em um cluster do Dataproc7m
Laboratório 5: visão geral17
Laboratório 5: demonstração e avaliações8m
Resumo do módulo58
Avaliações19
1 praktische Übung
Questionário do módulo 32m
1 Stunde zum Abschließen
Módulo 4: como analisar dados não estruturados
7 Videos (Gesamt 24 min), 2 Quiz
7 Videos
Aprendizado de máquina em detalhes3m
Exemplos da aplicação do aprendizado de máquina3m
Processamento de linguagem natural em detalhes2m
Laboratório 6: visão geral1m
Laboratório 6: demonstração e avaliações10m
Resumo do módulo16
1 praktische Übung
Questionário do módulo 42m
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.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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.
Was bekomme ich, wenn ich das Zertifikat erwerbe?
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.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
Coursera arbeitet mit erstklassigen Universitäten und Organisationen zusammen, um Online-Kurse anzubieten und dadurch universellen Zugriff auf die weltweit beste Ausbildung zu ermöglichen.
© 2019 Coursera Inc. Alle Rechte vorbehalten.
