Engenharia de dados no Google Cloud Platform. Inicie sua carreira em engenharia de dados e valor comercial com Big Data e aprendizado de máquina.

4.7

étoiles

104 évaluations

Google Cloud Training

Offert par

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

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.

À propos de ce Spécialisation

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 <<<

Projet d'apprentissage appliqué

Esta especialização inclui laboratórios práticos. Você precisará de uma Conta do Google (uma conta do Gmail também é aceita), além de se inscrever para uma conta de avaliação gratuita do Google Cloud Platform. A avaliação gratuita é limitada a 12 meses ou US$ 300,00 em créditos, dependendo do item que for atingido primeiro. Por esse motivo, a especialização foi desenvolvida para ser concluída em quatro semanas.
Com esse treinamento prático, você poderá aplicar tudo o que aprendeu nas palestras em vídeo. Os projetos incluirão tópicos como o Google BigQuery, que são usados e configurados no Codelabs. Você ganhará experiência prática com os conceitos abordados nos módulos.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau intermédiaire

Approximativement 5 mois pour terminer

Rythme recommandé de 3 heures/semaine

Portugais (brésilien)

Certificat partageable

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Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau intermédiaire

Approximativement 5 mois pour terminer

Rythme recommandé de 3 heures/semaine

Portugais (brésilien)

Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

Ce Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Cours 1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro

4.7

étoiles

96 évaluations

Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes os recursos do processamento de dados.

Ao final deste curso, você poderá: • Identificar o objetivo e o valor dos principais produtos de Big Data e Machine Learning no Google Cloud Platform • Usar o Cloud SQL e o Cloud Dataproc para migrar as cargas de trabalho MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive para o Google Cloud Platform • Usar o BigQuery e o Cloud Datalab para fazer análises de dados interativas • Escolher entre o Cloud SQL, o Bigtable e o Datastore • Treinar e usar uma rede neural com o TensorFlow • Escolher entre diferentes produtos de processamento de dados no Google Cloud Platform Para se inscrever neste curso, você deve ter aproximadamente um (1) ano de experiência em um ou mais destes itens: • Uma linguagem de consulta de uso comum, como SQL • Atividades de extração, transformação e carregamento • Modelagem de dados • Machine Learning e/ou estatísticas • Programação em Python Observações sobre a Conta do Google: • Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China.

Cours2

Cours 2

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro

4.8

étoiles

20 évaluations

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.

Cours3

Cours 3

Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro

4.7

étoiles

14 évaluations

Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.

Cours4

Cours 4

Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP em Português Brasileiro

O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas porque gera métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Cloud Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.

Enseignant

Google Cloud Training

1 833 623 étudiants

992 cours

Offert par

Google Cloud

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Foire Aux Questions

Quelle est la politique de remboursement ?
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.
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.
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.
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Si vous vous inscrivez au cours, vous pouvez accéder à tous les cours de la Spécialisation et obtenir un Certificat lorsque vous terminez le travail. Si vous souhaitez seulement lire et examiner le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en auditeur libre. Si vous n'avez pas les moyens d'acquitter les frais, vous pouvez faire une demande d'Aide Financière.
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

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

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