Loupe Copy
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 2,908

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

Португальский (бразильский)

Субтитры: Португальский (бразильский), Английский, Немецкий, Французский

Курс 1 из 5 в программе

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 19 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

Португальский (бразильский)

Субтитры: Португальский (бразильский), Английский, Немецкий, Французский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
14 минуты на завершение

Introdução à especialização em dados e machine learning no Google Cloud Platform

4 видео ((всего 13 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
4 видео
Apresentamos o Big Data and Machine Learning Fundamentals55
Visão geral e agenda do curso5мин
Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs2мин
Conheça seu instrutor3мин
1 материала для самостоятельного изучения
Leitura: leia-me1мин
1 ч. на завершение

Introdução ao Google Cloud Platform e seus produtos de Big Data

5 видео ((всего 31 мин.)), 1 тест
5 видео
Introdução ao GCP e aos produtos de Big Data incluídos19
O que é o Google Cloud Platform?14мин
Produtos de Big Data do GCP9мин
Cenários de uso5мин
Recursos do módulo27
1 практического упражнения
Revisão do módulo30мин
4 ч. на завершение

Princípios básicos de computação e armazenamento do GCP

9 видео ((всего 54 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
Introdução aos princípios básicos de computação e armazenamento do GCP46
CPUs On Demand7мин
CPUs sob demanda (Compute Engine)37
Revisão do laboratório8мин
Sistema de arquivos global (Cloud Storage)14мин
Visão geral do laboratório1мин
Revisão do módulo14мин
Revisão do módulo3мин
Recursos do módulo3мин
1 материала для самостоятельного изучения
Recursos10мин
1 практического упражнения
Revisão do módulo30мин
4 ч. на завершение

Análise de dados no Cloud

10 видео ((всего 90 мин.)), 3 тестов
10 видео
Introdução aos serviços gerenciados para casos de uso comuns44
Pontos de partida para a transformação20мин
Seu banco de dados SQL na nuvem5мин
Visão geral do laboratório24
Revisão do laboratório22мин
Hadoop gerenciado na nuvem8мин
Visão geral do laboratório17
Revisão do laboratório27мин
Revisão do módulo3мин
Recursos do módulo1мин
1 практического упражнения
Revisão do módulo30мин
5 ч. на завершение

Módulo 5: Escalonamento de análise de dados e machine learning

21 видео ((всего 82 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
21 видео
Introdução ao escalonamento de análise de dados: mude sua forma de computação com o GCP54
Acesso aleatório rápido11мин
Armazenamento e consulta interativa de petabytes3мин
Ingestão de dados no BigQuery2мин
Desenvolvimento interativo, iterativo e demonstração1мин
Cloud Datalab: demonstração3мин
O Datalab é compatível com o BigQuery2мин
Visão geral do laboratório27
Revisão do laboratório: configuração do Datalab5мин
Revisão do laboratório: como trabalhar no IPython Notebook6мин
Introdução25
Machine learning com o TensorFlow8мин
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 1)1мин
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 2)5мин
Visão geral do laboratório4мин
Laboratório e modelos prontos de machine learning4мин
APIs de ML pré-integradas: exemplos8мин
Revisão do laboratório8мин
Revisão do módulo2мин
Escalonamento de análise de dados: recursos10
Machine learning: recursos14
1 материала для самостоятельного изучения
Escalonamento de análise de dados: recursos1мин
1 практического упражнения
Revisão do módulo30мин
1 ч. на завершение

Arquiteturas de processamento de dados: ingestão, transformação e carga escalonável

4 видео ((всего 9 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
4 видео
Introdução às arquiteturas de processamento de dados31
Arquiteturas orientadas a mensagens3мин
Pipeline de dados sem servidor3мин
Revisão do módulo32
1 материала для самостоятельного изучения
Recursos do módulo5мин
1 практического упражнения
Module Review30мин
15 минуты на завершение

Resumo do GCP, Big Data e ML

3 видео ((всего 5 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
3 видео
Resumo do GCP, Big Data e ML2мин
A seguir1мин
Outros recursos35
1 материала для самостоятельного изучения
Outros recursos10мин
4.9
Рецензии: 3Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro

автор: LT•Dec 9th 2019

É muito gratificante poder ter acesso ao conteudo do GCP ainda mais com alguém com tamanho como o professor Lak.

автор: GA•Oct 11th 2019

Curso muito para nortear sobre os produtos do Google Cloud Platform, vale muito a pena para quem é novato.

Преподаватели

Avatar

Google Cloud Training

О 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....

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro: 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 Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.