Os dois principais componentes de qualquer pipeline de dados são os data lakes e os armazenamento de dados. Neste curso, destacamos os casos de uso de cada tipo de armazenamento e analisamos detalhadamente as soluções de data lake e de armazenamento de dados disponíveis no Google Cloud Platform. Também descrevemos a função do engenheiro de dados e os benefícios dos pipelines para as operações de negócios, além de examinar por que é melhor fazer a engenharia de dados em um ambiente em nuvem. Os participantes terão uma experiência prática com data lakes e armazenamento de dados no Google Cloud Platform por meio do QwikLabs.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português'
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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
Introdução
Neste módulo, apresentamos a especialização em Data Engineering e o curso.
Data Engineering
Neste módulo, descrevemos o papel do engenheiro de dados e explicamos por que é melhor fazer a engenharia de dados no Cloud.
Como criar um data lake
Neste módulo, descreveremos o que é um data lake e como usar o Google Cloud Storage como data lake no GCP.
Como criar um armazenamento de dados
Neste módulo, discutiremos o BigQuery como uma opção de armazenamento de dados no GCP
Resumo
Neste módulo, examinamos todos os tópicos discutidos neste curso.
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.

Часто задаваемые вопросы
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