Informações sobre o curso

Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 13 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês
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Aprox. 13 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para concluir

Introdução

6 minutos para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.)
2 videos
Primeiros passos no Google Cloud Platform e no Qwiklabs4min
1 hora para concluir

Introdução aos pipelines de dados em lote

1 hora para concluir
5 vídeos (Total 18 mín.)
5 videos
Considerações sobre qualidade1min
Como fazer operações no BigQuery3min
Limitações3min
ETL para solucionar problemas de qualidade de dados4min
1 exercício prático
EL, ELT, ETL30min
2 horas para concluir

Como executar o Spark no Cloud Dataproc

2 horas para concluir
9 vídeos (Total 49 mín.)
9 videos
Como executar o Hadoop no Cloud Dataproc10min
GCS em vez do HDFS6min
Como otimizar o Dataproc5min
Como otimizar o armazenamento do Dataproc9min
Como otimizar os modelos e o escalonamento automático do Dataproc4min
Como otimizar o monitoramento do Dataproc3min
Introdução ao laboratório: Como executar jobs do Apache Spark no Cloud Dataproc27s
Resumo31s
1 exercício prático
Como executar o Spark no Cloud Dataproc4min
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Gerencie pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer

3 horas para concluir
11 vídeos (Total 45 mín.)
11 videos
Componentes do Data Fusion2min
Como criar pipelines6min
Como analisar dados usando o Wrangler1min
Laboratório: Como criar e executar um gráfico de pipeline no Cloud Data Fusion17s
Como orquestrar o trabalho entre os serviços do GCP com o Cloud Composer1min
Ambiente do Apache Airflow1min
DAGs e operadores12min
Como programar o fluxo de trabalho6min
Monitoramento e registro4min
Laboratório: Introdução ao Cloud Composer12s
1 exercício prático
Cloud Data Fusion e Cloud Composer30min
7 horas para concluir

Processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow

7 horas para concluir
12 vídeos (Total 40 mín.)
12 videos
Por que os clientes valorizam o Dataflow3min
Como criar pipelines do Cloud Dataflow em código3min
Principais considerações no design de pipelines2min
Como transformar dados com PTransforms3min
Laboratório: Como criar um pipeline simples do Dataflow17s
Como agregar com GroupByKey e Combine7min
Laboratório: MapReduce no Cloud Dataflow18s
Entradas secundárias e janelas de dados4min
Laboratório: Prática de entradas secundárias de pipelines11s
Como criar e reutilizar modelos de pipeline3min
Pipelines de SQL do Cloud Dataflow3min
1 exercício prático
Processamento de dados com o Cloud Dataflow30min
4 minutos para concluir

Resumo

4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
1 vídeos

Sobre Programa de cursos integrados 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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.