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.
Nos laboratórios práticos, você poderá criar e gerenciar clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI, além de usar um cluster para executar jobs do Spark e do Pig. Em seguida, você criará blocos de notas do Jupyter que se integram ao BigQuery e ao Cloud Storage e utilizam Spark. Por fim, você integrará as APIs de aprendizado de máquina à sua análise de dados.
Pré-requisitos
• curso Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou experiência equivalente)
• conhecimentos básicos de Python
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
proposé par
Google Cloud
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
12 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.
16 vidéos (Total 52 min), 2 quiz
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 14 min
3 heures pour terminer
Módulo 2: como executar jobs do Dataproc
13 vidéos (Total 51 min), 3 quiz
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 22 min
3 heures pour terminer
Módulo 3: como usar o GCP
10 vidéos (Total 37 min), 3 quiz
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 32 min
1 heure pour terminer
Módulo 4: como analisar dados não estruturados
7 vidéos (Total 24 min), 2 quiz
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 42 min
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