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 <<<
Spezialisierung Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Engenharia de dados no Google Cloud Platform. Inicie sua carreira em engenharia de dados e valor comercial com Big Data e aprendizado de máquina.
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So funktioniert die Spezialisierung
Kurse absolvieren
Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.
Praxisprojekt
Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.
Zertifikat erwerben
Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.
Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro
Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes os recursos do processamento de dados. Ao final deste curso, você poderá: • Identificar o objetivo e o valor dos principais produtos de Big Data e Machine Learning no Google Cloud Platform • Usar o Cloud SQL e o Cloud Dataproc para migrar as cargas de trabalho MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive para o Google Cloud Platform • Usar o BigQuery e o Cloud Datalab para fazer análises de dados interativas • Escolher entre o Cloud SQL, o Bigtable e o Datastore • Treinar e usar uma rede neural com o TensorFlow • Escolher entre diferentes produtos de processamento de dados no Google Cloud Platform Para se inscrever neste curso, você deve ter aproximadamente um (1) ano de experiência em um ou mais destes itens: • Uma linguagem de consulta de uso comum, como SQL • Atividades de extração, transformação e carregamento • Modelagem de dados • Machine Learning e/ou estatísticas • Programação em Python Observações sobre a Conta do Google: • Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China.
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Este curso intensivo sob demanda de quatro dias oferece aos participantes uma introdução sobre como projetar e criar sistemas de machine learning no Google Cloud Platform. Por meio de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML. OBJETIVOS Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades: ● Identificar casos de uso de machine learning ● Criar um modelo de ML usando o TensorFlow ● Criar modelos de ML escalonáveis e implantáveis usando o Cloud ML ● Saber a importância do pré-processamento e da combinação de atributos ● Incorporar conceitos avançados de ML aos modelos ● Produzir modelos de ML treinados PRÉ-REQUISITOS Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam cumprir os seguintes requisitos: ● Ter concluído o curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU experiência equivalente ● Proficiência básica em linguagem de consulta comum, como SQL ● Experiência com atividades de modelagem, extração, transformação e carregamento de dados ● Desenvolvimento de aplicativos usando uma linguagem de programação comum, como Python ● Conhecimento de machine learning e/ou estatísticas Notas da Conta do Google: • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Este curso intensivo de uma semana baseia-se nos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de videoaulas, 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 aprenderá a acessar várias opções de armazenamento em nuvem dos clusters de computação e integrar os recursos de machine learning do Google aos respectivos programas de análise. Nos laboratórios práticos, você criará e gerenciará os clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI e usará o cluster para executar jobs do Spark e Pig. Depois você criará notebooks iPython que são integrados ao BigQuery e ao armazenamento e utilizará o Spark. Por fim, você integrará as APIs de machine learning à análise de dados. Pré-requisitos • Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (ou experiência equivalente) • Algum conhecimento de Python
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow em Português Brasileiro
Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Por meio de apresentações com instrutores, demonstrações e laboratórios práticos, os alunos aprenderão a executar armazenamento de dados, análise e processamento de pipeline em um ambiente autônomo. Pré-requisitos: • Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform • Experiência no uso de uma linguagem de consulta semelhante a SQL para análise de dados • Conhecimento de Python ou Java Notas da Conta do Google: • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.
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Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?
Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.
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