Об этом курсе

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Португальский (бразильский)
Субтитры: Португальский (бразильский), Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 13 часов на выполнение
Португальский (бразильский)
Субтитры: Португальский (бразильский), Английский

от партнера

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

6 минут на завершение

Introdução

6 минут на завершение
2 видео ((всего 6 мин.))
2 видео
Primeiros passos no Google Cloud Platform e no Qwiklabs4мин
1 ч. на завершение

Introdução aos pipelines de dados em lote

1 ч. на завершение
5 видео ((всего 18 мин.))
5 видео
Considerações sobre qualidade1мин
Como fazer operações no BigQuery3мин
Limitações3мин
ETL para solucionar problemas de qualidade de dados4мин
1 практическое упражнение
EL, ELT, ETL30мин
2 ч. на завершение

Como executar o Spark no Cloud Dataproc

2 ч. на завершение
9 видео ((всего 49 мин.))
9 видео
Como executar o Hadoop no Cloud Dataproc10мин
GCS em vez do HDFS6мин
Como otimizar o Dataproc5мин
Como otimizar o armazenamento do Dataproc9мин
Como otimizar os modelos e o escalonamento automático do Dataproc4мин
Como otimizar o monitoramento do Dataproc3мин
Introdução ao laboratório: Como executar jobs do Apache Spark no Cloud Dataproc27
Resumo31
1 практическое упражнение
Como executar o Spark no Cloud Dataproc4мин
Неделя
2

Неделя 2

3 ч. на завершение

Gerencie pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer

3 ч. на завершение
11 видео ((всего 45 мин.))
11 видео
Componentes do Data Fusion2мин
Como criar pipelines6мин
Como analisar dados usando o Wrangler1мин
Laboratório: Como criar e executar um gráfico de pipeline no Cloud Data Fusion17
Como orquestrar o trabalho entre os serviços do GCP com o Cloud Composer1мин
Ambiente do Apache Airflow1мин
DAGs e operadores12мин
Como programar o fluxo de trabalho6мин
Monitoramento e registro4мин
Laboratório: Introdução ao Cloud Composer12
1 практическое упражнение
Cloud Data Fusion e Cloud Composer30мин
7 ч. на завершение

Processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow

7 ч. на завершение
12 видео ((всего 40 мин.))
12 видео
Por que os clientes valorizam o Dataflow3мин
Como criar pipelines do Cloud Dataflow em código3мин
Principais considerações no design de pipelines2мин
Como transformar dados com PTransforms3мин
Laboratório: Como criar um pipeline simples do Dataflow17
Como agregar com GroupByKey e Combine7мин
Laboratório: MapReduce no Cloud Dataflow18
Entradas secundárias e janelas de dados4мин
Laboratório: Prática de entradas secundárias de pipelines11
Como criar e reutilizar modelos de pipeline3мин
Pipelines de SQL do Cloud Dataflow3мин
1 практическое упражнение
Processamento de dados com o Cloud Dataflow30мин
4 минуты на завершение

Resumo

4 минуты на завершение
1 видео ((всего 4 мин.))
1 видео

Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português: общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.