De forma geral, os pipelines de dados se enquadram em um dos seguintes modelos: extrair-carregar, extrair-carregar-transformar ou extrair-transformar-carregar. Neste curso, descrevemos qual modelo deve ser usado e quando usá-lo para os dados em lote. Também tratamos de diversas tecnologias de transformação de dados disponíveis no Google Cloud Platform, como o BigQuery, a execução do Spark no Cloud Dataproc, os gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e o processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow. Na atividade prática do Qwiklabs, os participantes criarão componentes de pipeline de dados no Google Cloud Platform.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
oferecido por
Informações sobre o curso
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 13 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês
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Google Cloud
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Programa - O que você aprenderá com este curso
6 minutos para concluir
Introdução
Neste módulo, apresentaremos o curso e a programação
6 minutos para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.)
1 hora para concluir
Introdução aos pipelines de dados em lote
Neste módulo, falaremos sobre os diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL, e quando usar cada um deles
1 hora para concluir
5 vídeos (Total 18 mín.)
2 horas para concluir
Como executar o Spark no Cloud Dataproc
Neste módulo, mostraremos como executar o Hadoop no Cloud Dataproc, como usar o GCS e como otimizar seus jobs do Dataproc
2 horas para concluir
9 vídeos (Total 49 mín.)
3 horas para concluir
Gerencie pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer
Neste módulo, mostraremos como gerenciar pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer.
3 horas para concluir
11 vídeos (Total 45 mín.)
7 horas para concluir
Processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow
Neste módulo, explicaremos como usar o Cloud Dataflow para criar pipelines de processamento de dados
7 horas para concluir
12 vídeos (Total 40 mín.)
4 minutos para concluir
Resumo
Neste módulo, revisaremos os temas abordados no curso
4 minutos para concluir
1 vídeo (Total 4 mín.)
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.
Perguntas Frequentes – FAQ
Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
O que recebo ao me inscrever?
Quando receberei meu Certificado de Curso?
Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
