Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

4.8

étoiles

20 évaluations

Google Cloud Training

Offert par

Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em PortuguêsGoogle Cloud

À propos de ce cours

Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 2 sur 5 dans le

Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Niveau intermédiaire

Approx. 7 heures pour terminer

Portugais (brésilien)

Ce que vous allez apprendre

Entender as principais diferenças entre data lakes e data warehouses, os dois principais componentes de um pipeline de dados.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse de forma detalhada e técnica.
Entender o papel de um engenheiro de dados e quais os benefícios de um pipeline de dados funcional para as operações comerciais.
Analisar por que a engenharia de dados deve ser desenvolvida em um ambiente de nuvem.

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Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Niveau intermédiaire

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Enseignant

Google Cloud Training

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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 de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

4 minutes pour terminer

Introdução

4 minutes pour terminer

2 vidéos (Total 4 min)

2 heures pour terminer

Introdução à engenharia de dados

2 heures pour terminer

14 vidéos (Total 40 min)

14 vidéos

Introdução ao módulo1 min

O papel de um engenheiro de dados4 min

Desafios da engenharia de dados5 min

Introdução ao BigQuery2 min

Data lakes e data warehouses4 min

Diferenças entre bancos de dados transacionais e data warehouses3 min

Trabalhar em parceria com outras equipes de dados5 min

Gerenciar o acesso e a governança dos dados1 min

Demonstração: Como encontrar as PII no conjunto de dados usando a API DLP1 min

Criar pipelines prontos para produção2 min

Estudo de caso de um cliente do Google Cloud1 min

Resumo1 min

Introdução ao laboratório: Como usar o BigQuery para fazer análises13s

Coursera: Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs4 min

1 exercice pour s'entraîner

Teste: Introdução à engenharia de dados5 min

2 heures pour terminer

Como criar um data lake

2 heures pour terminer

8 vidéos (Total 42 min)

8 vidéos

Introdução ao módulo57s

Introdução aos data lakes8 min

Opções de armazenamento de dados e ETL no Google Cloud4 min

Criar um data lake usando o Cloud Storage9 min

Cloud Storage seguro5 min

Armazenar todos os tipos de dados4 min

Cloud SQL como um data lake relacional6 min

Introdução ao laboratório: Como carregar dados de táxi no Google Cloud SQL31s

1 exercice pour s'entraîner

Teste: Como criar um data lake5 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Como criar um data warehouse

4 heures pour terminer

16 vidéos (Total 92 min)

16 vidéos

Introdução ao módulo1 min

O data warehouse moderno3 min

Introdução ao BigQuery6 min

Demonstração: Como consultar TB de dados em segundos7 min

Noções básicas sobre o BigQuery11 min

Carregar dados no BigQuery11 min

Introdução ao laboratório: Como carregar dados no BigQuery25s

Analisar esquemas27s

Demonstração: Como analisar esquemas10 min

Projeto do esquema3 min

Campos aninhados e repetidos9 min

Demonstração: Campos aninhados e repetidos15 min

Projetar o esquema ideal para o BigQuery1 min

Introdução ao laboratório: Como trabalhar com dados JSON e de matriz no BigQuery17s

Otimizar usando particionamento e clustering7 min

Revisão2 min

1 exercice pour s'entraîner

Como criar um data warehouse4 min

2 minutes pour terminer

Resumo

2 minutes pour terminer

1 vidéo (Total 2 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 <<<

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

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.
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.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro

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