Об этом курсе

Недавно просмотрено: 2,639

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. 19 часа на выполнение

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

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. 19 часа на выполнение

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

Португальский (бразильский)

Субтитры: Португальский (бразильский), Английский

от партнера

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introdução à especialização Data Engineering, Big Data, and Machine Learning no Google Cloud Platform

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 78 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Introdução ao Google Cloud Platform3мин
Potência de computação de cargas de trabalho de ML e analíticas9мин
Demonstração: como criar uma VM no Compute Engine13мин
Armazenamento flexível com o Google Cloud Storage5мин
Crie na rede global do Google3мин
Segurança: no local versus nativa do Cloud2мин
Evolução das ferramentas de Big Data do Google Cloud5мин
Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs3мин
Como escolher a abordagem certa5мин
O que você pode fazer com o Google Cloud Platform3мин
Atividade: explore arquiteturas reais de solução do cliente7мин
Papéis principais de uma organização orientada por dados6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Programa de conjuntos de dados públicos do Google Cloud10мин
Recursos do módulo10мин
1 практическое упражнение
Revisão do módulo
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Recomendação de produtos com o Cloud SQL e o Spark

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Introdução ao machine learning5мин
Desafio: ML para recomendação de aluguel de casas8мин
Abordagem: mudança do local para o Google Cloud Platform9мин
Demonstração: como criar um job do Apache Spark em 10 minutos ou menos6мин
Desafio: como usar e ajustar clusters no local6мин
Mova armazenamento para fora do cluster com o Google Cloud Storage4мин
Introdução ao laboratório2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Revisão do módulo10мин
1 практическое упражнение
Revisão do módulo
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Faça a predição das compras de visitantes com o BigQuery ML

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 74 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Demonstração: como consultar dois bilhões de linhas do código do GitHub em menos de 30 segundos11мин
BigQuery: mecanismo SQL rápido4мин
Demonstração: como explorar dados de compartilhamento de bicicletas com o SQL11мин
Qualidade dos dados4мин
Armazenamento gerenciado do BigQuery5мин
Insights de dados geográficos2мин
Demonstração: como analisar raios com o BigQuery GIS7мин
Como escolher um tipo de modelo de ML para dados estruturados4мин
Como prever o valor da vida útil do cliente5мин
BigQuery ML: crie modelos com o SQL3мин
Fases do ciclo de vida do modelo de ML2мин
BigQuery ML: tutorial dos principais recursos5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Introdução ao laboratório10мин
Recursos do módulo10мин
1 практическое упражнение
Revisão do módulo
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

Crie pipelines de dados de streaming com o Cloud Pub/Sub e Cloud Dataflow

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Arquiteturas orientadas a mensagens com o Cloud Pub/Sub6мин
Como projetar pipelines de streaming com o Apache Beam3мин
Como implementar pipelines de streaming no Cloud Dataflow3мин
Como visualizar insights com o Data Studio3мин
Como criar gráficos com o Data Studio2мин
Demonstração: tutorial do Data Studio7мин
Introdução ao laboratório1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Recursos do módulo10мин
1 практическое упражнение
Revisão do módulo

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе GOOGLE CLOUD PLATFORM BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS EM PORTUGUÊS BRASILEIRO
Посмотреть все отзывы

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.