Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e foi elaborado com base nos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals. Com videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar canais de dados de streaming usando o Google Cloud Pub/Sub e o Dataflow para a tomada de decisões em tempo real. Você também aprenderá a criar painéis com conteúdo personalizado para vários públicos. Pré-requisitos: • conclusão dos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals (ou experiência equivalente) • conhecimentos básicos de Java Objetivos: • compreender casos de análise de streaming em tempo real • usar o serviço de mensagens assíncronas do Google Cloud Pub/Sub para gerenciar eventos de dados • escrever canais de streaming e fazer transformações quando necessário • conhecer as duas vias de um canal de streaming: produção e consumo • usar o Dataflow, o BigQuery e o Cloud Pub/Sub juntos para análise e streaming em tempo real
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform em Português
Building Resilient Streaming Systems on GCP
oferecido por
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
11 hora para concluir
Módulo 1: Arquitetura de canais de análise de streaming
5 vídeos (Total 39 mín.), 1 leitura, 1 teste
5 videos
O que é streaming?14min
Desafio nº 1: volumes variáveis exigem que a ingestão seja escalonável e tolerante a falhas4min
Desafio nº 2: a latência já é esperada5min
Desafio nº 3: necessidade de insights instantâneos6min
Discuta alguns casos de streaming8min
1 leituras
Planilha do laboratório10min
1 exercício prático
Teste do Módulo 14min
2 horas para concluir
Módulo 2: Ingestão de volumes variáveis
4 vídeos (Total 34 mín.), 2 testes
4 videos
O que é o Pub/Sub?10min
Como funciona: tópicos e assinaturas14min
Visão geral do laboratório34s
Demonstração e recapitulação do laboratório8min
1 exercício prático
Teste do Módulo 28min
2 horas para concluir
Módulo 3: Implementação de canais de streaming
6 vídeos (Total 70 mín.), 2 testes
6 videos
Dataflow Streaming14min
Desafios no processamento de streaming14min
Criar um canal de processamento de streaming para dados de tráfego em tempo real11min
Processamento de dados atrasados: marcas-d'água, acionadores, acumulação14min
Visão geral do laboratório35s
Demonstração e recapitulação do laboratório15min
1 exercício prático
Teste do Módulo 32min
1 hora para concluir
Módulo 4: Painéis e análises de streaming
3 vídeos (Total 20 mín.), 2 testes
3 videos
Visão geral do laboratório45s
Demonstração e recapitulação do laboratório5min
1 exercício prático
Teste do Módulo 44min
2 horas para concluir
Módulo 5: Como lidar com os requisitos de capacidade e latência
8 vídeos (Total 63 mín.), 2 testes
8 videos
Bigtable: NoSQL com grande capacidade, rapidez e escalonamento automático4min
Como ingerir dados no Bigtable4min
Como desenvolver para o Bigtable23min
Como fazer streaming no Bigtable1min
Demonstração e recapitulação do laboratório4min
Considerações sobre desempenho6min
Resumo da engenharia de dados na especialização no GCP8min
1 exercício prático
Teste do Módulo 56min
Sobre Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Sobre Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform 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 <<<
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao me inscrever nesta Especialização?
Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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