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. 8 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês
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Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

7 minutos para concluir

Introdução

7 minutos para concluir
2 vídeos (Total 7 mín.)
2 videos
Primeiros passos no Google Cloud Platform e no Qwiklabs4min
2 horas para concluir

Data Engineering

2 horas para concluir
13 vídeos (Total 55 mín.)
13 videos
Analise os desafios da engenharia de dados8min
Introdução ao BigQuery3min
Data lakes e armazenamentos de dados5min
Demonstração: Consultas federadas com o BigQuery6min
Comparação entre bancos de dados transacionais e armazenamentos de dados4min
Crie parcerias eficientes com as outras equipes de dados6min
Gerencie o acesso e a governança de dados2min
Demonstração: Como encontrar PIIs em conjuntos de dados com a API DLP1min
Crie pipelines prontos para a produção2min
Veja o estudo de caso de um cliente do GCP3min
Revisão1min
Introdução ao laboratório: Como usar o BigQuery para fazer análise17s
1 exercício prático
Introdução a Data Engineering30min
2 horas para concluir

Como criar um data lake

2 horas para concluir
10 vídeos (Total 58 mín.)
10 videos
Armazenamento de dados e opções de ETL no GCP4min
Como criar um data lake usando o Cloud Storage10min
Demonstração: Como otimizar custos com as classes do Google Cloud Storage e o Cloud Functions7min
Como proteger o armazenamento na nuvem5min
Como armazenar todo tipo de dados5min
Demonstração: Como executar consultas federadas em arquivos Parquet e ORC no BigQuery4min
Como armazenar dados relacionais na nuvem1min
Cloud SQL como data lake relacional7min
Laboratório: Como carregar os dados de táxi no Cloud SQL27s
1 exercício prático
Como criar um data lake4min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Como criar um armazenamento de dados

4 horas para concluir
17 vídeos (Total 93 mín.)
17 videos
Introdução ao BigQuery1min
Demonstração: Como consultar terabytes de dados em segundos7min
Primeiros passos9min
Como carregar dados11min
Introdução ao laboratório: Como carregar dados no BigQuery21s
Como analisar esquemas24s
Demonstração: Como analisar esquemas10min
Design de esquemas3min
Campos aninhados e repetidos8min
Demonstração: Campos aninhados e repetidos15min
Introdução ao laboratório: Como trabalhar com JSON e dados de matriz no BigQuery13s
Como otimizar com particionamento e clustering5min
Demonstração: Como criar tabelas particionadas7min
Demonstração: Particionamento e clustering6min
Prévia: Como transformar dados em lote e em streaming2min
Revisão1min
1 exercício prático
Como criar um armazenamento de dados4min
2 minutos para concluir

Resumo

2 minutos para concluir
1 vídeo (Total 2 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

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.