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 videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a criar pipelines de dados de streaming usando o Google Cloud Pub/Sub e o Dataflow para a tomada de decisões em tempo real. Você também aprenderá a criar painéis para renderizar respostas personalizadas para vários tipos de público das partes interessadas.
от партнера
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.
Средний уровень
Прибл. 10 часов на выполнение
Португальский (бразильский)
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский
Преподаватели
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.
Средний уровень
Прибл. 10 часов на выполнение
Португальский (бразильский)
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский
от партнера

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.
Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
Módulo 1: Arquitetura de canais de análise de streaming
1 ч. на завершение
5 видео ((всего 39 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
5 видео
O que é streaming?14мин
Desafio nº 1: volumes variáveis exigem que a ingestão seja escalonável e tolerante a falhas4мин
Desafio nº 2: a latência já é esperada5мин
Desafio nº 3: necessidade de insights instantâneos6мин
Discuta alguns casos de streaming8мин
1 материал для самостоятельного изучения
Planilha do laboratório10мин
1 практическое упражнение
Teste do Módulo 130мин
2 ч. на завершение
Módulo 2: Ingestão de volumes variáveis
2 ч. на завершение
4 видео ((всего 34 мин.))
4 видео
O que é o Pub/Sub?10мин
Como funciona: tópicos e assinaturas14мин
Visão geral do laboratório34
Demonstração e recapitulação do laboratório8мин
1 практическое упражнение
Teste do Módulo 230мин
3 ч. на завершение
Módulo 3: Implementação de canais de streaming
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 70 мин.))
6 видео
Dataflow Streaming14мин
Desafios no processamento de streaming14мин
Criar um canal de processamento de streaming para dados de tráfego em tempo real11мин
Processamento de dados atrasados: marcas-d'água, acionadores, acumulação14мин
Visão geral do laboratório35
Demonstração e recapitulação do laboratório15мин
1 практическое упражнение
Teste do Módulo 330мин
1 ч. на завершение
Módulo 4: Painéis e análises de streaming
1 ч. на завершение
3 видео ((всего 20 мин.))
3 видео
Visão geral do laboratório45
Demonstração e recapitulação do laboratório5мин
1 практическое упражнение
Teste do Módulo 44мин
3 ч. на завершение
Módulo 5: Como lidar com os requisitos de capacidade e latência
3 ч. на завершение
8 видео ((всего 63 мин.))
8 видео
Bigtable: NoSQL com grande capacidade, rapidez e escalonamento automático4мин
Como ingerir dados no Bigtable4мин
Como desenvolver para o Bigtable23мин
Como fazer streaming no Bigtable1мин
Demonstração e recapitulação do laboratório4мин
Considerações sobre desempenho6мин
Resumo da engenharia de dados na especialização no GCP8мин
1 практическое упражнение
Teste do Módulo 530мин
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение курса?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.