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.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
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Niveau intermédiaire
Approx. 12 heures pour terminer
Recommandé : Uma semana de estudo, de 5 a 7 horas por semana
Portugais (brésilien)
Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais
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Google Cloud
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
2 heures pour terminer
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.
2 heures pour terminer
16 vidéos (Total 52 min)
16 vidéos
Bem-vindo1 min
Introdução ao Cloud Dataproc1 min
Como definir dados não estruturados?4 min
Como extrair valor de dados não estruturados7 min
Abordagens ao trabalhar com Big Data4 min
Origens do MapReduce e do Hadoop5 min
Excesso de sobrecarga com o uso do Hadoop no local1 min
Comparação entre o Cloud Dataproc e as opções do Hadoop2 min
Como criar um cluster do Dataproc4 min
Personalização do Dataproc3 min
O Dataproc e a CLI40s
Laboratório 1: visão geral11s
Laboratório 1: demonstração e avaliações7 min
Tipos de máquina personalizados3 min
VMs preemptivas3 min
Resumo do módulo41s
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo 130 min
3 heures pour terminer
Módulo 2: como executar jobs do Dataproc
3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 51 min)
13 vidéos
Métodos para envio de jobs1 min
Laboratório 2: visão geral1 min
Laboratório 2: demonstração e avaliações11 min
Separação do armazenamento e da computação6 min
A evolução do processamento de dados5 min
A importância da rede no processamento de dados3 min
Como separar o armazenamento do processamento com o Spark1 min
Como enviar jobs do Spark3 min
Visão geral dos conceitos do Spark2 min
Visão geral do laboratório45s
Laboratório 3: demonstração e avaliações8 min
Resumo do módulo18s
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo 230 min
3 heures pour terminer
Módulo 3: como usar o GCP
3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 37 min)
10 vidéos
Suporte do BigQuery8 min
Laboratório 4: visão geral31s
Laboratório 4: demonstração e avaliações4 min
Personalização do cluster4 min
Como instalar um software em um cluster do Dataproc7 min
Laboratório 5: visão geral17s
Laboratório 5: demonstração e avaliações8 min
Resumo do módulo58s
Avaliações19s
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo 330 min
2 heures pour terminer
Módulo 4: como analisar dados não estruturados
2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 24 min)
7 vidéos
Aprendizado de máquina em detalhes3 min
Exemplos da aplicação do aprendizado de máquina3 min
Processamento de linguagem natural em detalhes2 min
Laboratório 6: visão geral1 min
Laboratório 6: demonstração e avaliações10 min
Resumo do módulo16s
1 exercice pour s'entraîner
Questionário do módulo 430 min
À propos du Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
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
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Une aide financière est-elle possible ?
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