Informações sobre o curso

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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. 12 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês
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Português (Brasil)
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para concluir

Introdução

6 minutos para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.)
2 videos
Primeiros passos no Google Cloud Platform e no Qwiklabs4min
1 hora para concluir

Introdução ao processamento de dados de streaming

1 hora para concluir
1 vídeo (Total 7 mín.)
1 exercício prático
Introdução ao processamento de dados de streaming30min
2 horas para concluir

Envio de mensagens sem servidor com o Cloud Pub/Sub

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 31 mín.)
6 videos
Comparação entre push e pull no Cloud Pub/Sub5min
Como publicar com código do Pub/Sub4min
Resumo1min
Introdução ao laboratório: Publique dados de streaming no Pub/Sub18s
Solução do laboratório: Publique dados de streaming no Pub/Sub10min
1 exercício prático
Envio de mensagens sem servidor com o Cloud Pub/Sub30min
2 horas para concluir

Recursos de streaming do Cloud Dataflow

2 horas para concluir
4 vídeos (Total 41 mín.)
4 videos
Como criar janelas no Cloud Dataflow10min
Introdução ao laboratório: Pipelines de dados de streaming21s
Solução do laboratório: Pipelines de dados de streaming25min
1 exercício prático
Recursos de streaming do Cloud Dataflow30min
Semana
2

Semana 2

4 horas para concluir

Recursos de streaming de alto rendimento do BigQuery e do Bigtable

4 horas para concluir
7 vídeos (Total 57 mín.)
7 videos
Introdução ao laboratório: Análise e painéis de streaming9s
Solução do laboratório: Análise e painéis de streaming14min
Streaming de alto rendimento com o Cloud Bigtable16min
Como otimizar o desempenho do Cloud Bigtable6min
Introdução ao laboratório: Pipelines de dados de streaming no Bigtable16s
Solução do laboratório: Pipelines de dados de streaming no Bigtable12min
2 exercícios práticos
Análises e painéis de streaming4min
Streaming de alto rendimento com o Cloud Bigtable30min
3 horas para concluir

Funcionalidade e desempenho avançados do BigQuery

3 horas para concluir
7 vídeos (Total 48 mín.)
7 videos
Demonstração: Funções de GIS e mapeamento com o BigQuery16min
Comparação entre cláusulas WITH e tabelas permanentes2min
Funções de janela de análise14min
Introdução ao laboratório: Como otimizar as consultas do BigQuery para um melhor desempenho22s
Considerações sobre o desempenho2min
Introdução ao laboratório: Como criar tabelas particionadas por data no BigQuery14s
1 exercício prático
Funcionalidade avançada e considerações sobre o desempenho do BigQuery30min
1 minuto para concluir

Resumo

1 minuto para concluir
1 vídeo (Total 1 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

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.