Os dois principais componentes de qualquer pipeline de dados são os data lakes e os armazenamento de dados. Neste curso, destacamos os casos de uso de cada tipo de armazenamento e analisamos detalhadamente as soluções de data lake e de armazenamento de dados disponíveis no Google Cloud Platform. Também descrevemos a função do engenheiro de dados e os benefícios dos pipelines para as operações de negócios, além de examinar por que é melhor fazer a engenharia de dados em um ambiente em nuvem. Os participantes terão uma experiência prática com data lakes e armazenamento de dados no Google Cloud Platform por meio do QwikLabs.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Offert par
À propos de ce cours
Certificat partageable
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100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Cours 2 sur 5 dans le
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 8 heures pour terminer
Portugais (brésilien)
Sous-titres : Portugais (brésilien), Anglais
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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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
7 minutes pour terminer
Introdução
Neste módulo, apresentamos a especialização em Data Engineering e o curso.
7 minutes pour terminer
2 vidéos (Total 7 min)
2 heures pour terminer
Data Engineering
Neste módulo, descrevemos o papel do engenheiro de dados e explicamos por que é melhor fazer a engenharia de dados no Cloud.
2 heures pour terminer
13 vidéos (Total 55 min)
13 vidéos
Analise os desafios da engenharia de dados8 min
Introdução ao BigQuery3 min
Data lakes e armazenamentos de dados5 min
Demonstração: Consultas federadas com o BigQuery6 min
Comparação entre bancos de dados transacionais e armazenamentos de dados4 min
Crie parcerias eficientes com as outras equipes de dados6 min
Gerencie o acesso e a governança de dados2 min
Demonstração: Como encontrar PIIs em conjuntos de dados com a API DLP1 min
Crie pipelines prontos para a produção2 min
Veja o estudo de caso de um cliente do GCP3 min
Revisão1 min
Introdução ao laboratório: Como usar o BigQuery para fazer análise17s
1 exercice pour s'entraîner
Introdução a Data Engineering30 min
2 heures pour terminer
Como criar um data lake
Neste módulo, descreveremos o que é um data lake e como usar o Google Cloud Storage como data lake no GCP.
2 heures pour terminer
10 vidéos (Total 58 min)
10 vidéos
Introdução a data lakes10 min
Armazenamento de dados e opções de ETL no GCP4 min
Como criar um data lake usando o Cloud Storage10 min
Demonstração: Como otimizar custos com as classes do Google Cloud Storage e o Cloud Functions7 min
Como proteger o armazenamento na nuvem5 min
Como armazenar todo tipo de dados5 min
Demonstração: Como executar consultas federadas em arquivos Parquet e ORC no BigQuery4 min
Como armazenar dados relacionais na nuvem1 min
Cloud SQL como data lake relacional7 min
Laboratório: Como carregar os dados de táxi no Cloud SQL27s
1 exercice pour s'entraîner
Como criar um data lake4 min
4 heures pour terminer
Como criar um armazenamento de dados
Neste módulo, discutiremos o BigQuery como uma opção de armazenamento de dados no GCP
4 heures pour terminer
17 vidéos (Total 93 min)
17 vidéos
Introdução ao BigQuery1 min
Demonstração: Como consultar terabytes de dados em segundos7 min
Primeiros passos9 min
Como carregar dados11 min
Introdução ao laboratório: Como carregar dados no BigQuery21s
Como analisar esquemas24s
Demonstração: Como analisar esquemas10 min
Design de esquemas3 min
Campos aninhados e repetidos8 min
Demonstração: Campos aninhados e repetidos15 min
Introdução ao laboratório: Como trabalhar com JSON e dados de matriz no BigQuery13s
Como otimizar com particionamento e clustering5 min
Demonstração: Como criar tabelas particionadas7 min
Demonstração: Particionamento e clustering6 min
Prévia: Como transformar dados em lote e em streaming2 min
Revisão1 min
1 exercice pour s'entraîner
Como criar um armazenamento de dados4 min
2 minutes pour terminer
Resumo
Neste módulo, examinamos todos os tópicos discutidos neste curso.
2 minutes pour terminer
1 vidéo (Total 2 min)
1 vidéo
Resumo do curso1 min
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.
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 <<<
Foire Aux Questions
Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.
What is the refund policy?
Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.
Is financial aid available?
Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
