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
Building Resilient Streaming Systems on GCP
oferecido por
Google Cloud
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 de (Total 39 mín.) min), 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 de (Total 34 mín.) min), 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 de (Total 70 mín.) min), 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 de (Total 20 mín.) min), 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 de (Total 63 mín.) min), 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
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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 adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, 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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