Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Por meio de apresentações com instrutores, demonstrações e laboratórios práticos, os alunos aprenderão a executar armazenamento de dados, análise e processamento de pipeline em um ambiente autônomo. Pré-requisitos: • Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform • Experiência no uso de uma linguagem de consulta semelhante a SQL para análise de dados • Conhecimento de Python ou Java Notas da Conta do Google: • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.
Este curso faz parte do Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow em Português Brasileiro
oferecido por
Informações sobre o curso
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 11 horas para completar
Sugerido: 1 semana de estudo, de 6 a 8 horas por semana
Português (Brasil)
Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês
Programa - O que você aprenderá com este curso
7 minutos para concluir
Introdução ao curso Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow
7 minutos para concluir
1 vídeo (Total 7 mín.)
1 vídeos
6 horas para concluir
Module 1: Análise de dados sem servidor com o BigQuery
6 horas para concluir
19 vídeos (Total 123 mín.), 4 testes
19 videos
O que é o BigQuery?5min
Demonstração do BigQuery3min
Benefícios do BigQuery7min
BigQuery em uma arquitetura de referência8min
Consultas e funções8min
Subconsultas e múltiplas tabelas3min
Laboratório — Análise de dados sem servidor (Java/Python): parte 12min
Demonstração e recapitulação do laboratório9min
Carregamento e exportação de dados2min
Demonstração e recapitulação do laboratório13min
Recursos avançados no BigQuery7min
Matrizes e estruturas6min
Condição JOIN e funções de janela6min
Funções definidas pelo usuário3min
Demonstração e recapitulação do laboratório14min
Desempenho e preços7min
Tabelas de caracteres curinga e particionamento7min
Planos e categorias do BigQuery4min
1 exercício prático
Teste do módulo 130min
5 horas para concluir
Module 2: Escalonamento automático de canais de processamento de dados com o Dataflow
5 horas para concluir
12 vídeos (Total 97 mín.), 4 testes
12 videos
Gravar canais de dados em Java e Python9min
Entrada, saída e execução6min
Demonstração e recapitulação do laboratório18min
MapReduce e processamento paralelo11min
Funções GroupBy e Combine7min
Combine x GroupBy7min
Demonstração e recapitulação do laboratório6min
Entradas secundárias7min
Demonstração e recapitulação do laboratório10min
Modelos do Dataflow e Dataprep4min
Recursos31s
1 exercício prático
Module 2 Quiz30min
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 Brasileiro
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
Posso assistir uma prévia do curso antes de me inscrever?
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.
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
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.
O que recebo ao me inscrever?
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.
Quando receberei meu 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.
Por que não posso assistir este curso como ouvinte?
Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
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