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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
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À propos de ce cours
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Certificat partageable
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100 % en ligne
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Cours 3 sur 5 dans le
Niveau intermédiaire
Approx. 13 heures pour terminer
Portugais (brésilien)
Sous-titres : Portugais (brésilien), Anglais
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
6 minutes pour terminer
Introdução
Neste módulo, apresentaremos o curso e a programação
6 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 6 min)
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
5 vidéos (Total 18 min)
2 heures pour terminer
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 heures pour terminer
9 vidéos (Total 49 min)
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
11 vidéos (Total 45 min)
7 heures pour terminer
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 heures pour terminer
12 vidéos (Total 40 min)
4 minutes pour terminer
Resumo
Neste módulo, revisaremos os temas abordados no curso
4 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 4 min)
Avis
- 5 stars78,57 %
- 4 stars14,28 %
- 3 stars7,14 %
Meilleurs avis pour BUILDING BATCH DATA PIPELINES ON GCP EM PORTUGUÊS BRASILEIRO
par AL21 juil. 2021
Apresentação fantastica sobre as principais ferramentas para criação e gerenciamento de pipelines.
À propos du Spécialisation 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.
Foire Aux Questions
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Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
Une aide financière est-elle possible ?
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