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 .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.