Об этом курсе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: Uma semana de estudo, de 5 a 7 horas por semana...

Португальский (бразильский)

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 13 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: Uma semana de estudo, de 5 a 7 horas por semana...

Португальский (бразильский)

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Módulo 1: introdução ao Cloud Dataproc

16 видео ((всего 52 мин.)), 2 тестов
16 видео
Bem-vindo1мин
Introdução ao Cloud Dataproc1мин
Como definir dados não estruturados?4мин
Como extrair valor de dados não estruturados7мин
Abordagens ao trabalhar com Big Data4мин
Origens do MapReduce e do Hadoop5мин
Excesso de sobrecarga com o uso do Hadoop no local1мин
Comparação entre o Cloud Dataproc e as opções do Hadoop2мин
Como criar um cluster do Dataproc4мин
Personalização do Dataproc3мин
O Dataproc e a CLI40
Laboratório 1: visão geral11
Laboratório 1: demonstração e avaliações7мин
Tipos de máquina personalizados3мин
VMs preemptivas3мин
Resumo do módulo41
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 130мин
3 ч. на завершение

Módulo 2: como executar jobs do Dataproc

13 видео ((всего 51 мин.)), 3 тестов
13 видео
Métodos para envio de jobs1мин
Laboratório 2: visão geral1мин
Laboratório 2: demonstração e avaliações11мин
Separação do armazenamento e da computação6мин
A evolução do processamento de dados5мин
A importância da rede no processamento de dados3мин
Como separar o armazenamento do processamento com o Spark1мин
Como enviar jobs do Spark3мин
Visão geral dos conceitos do Spark2мин
Visão geral do laboratório45
Laboratório 3: demonstração e avaliações8мин
Resumo do módulo18
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 230мин
3 ч. на завершение

Módulo 3: como usar o GCP

10 видео ((всего 37 мин.)), 3 тестов
10 видео
Suporte do BigQuery8мин
Laboratório 4: visão geral31
Laboratório 4: demonstração e avaliações4мин
Personalização do cluster4мин
Como instalar um software em um cluster do Dataproc7мин
Laboratório 5: visão geral17
Laboratório 5: demonstração e avaliações8мин
Resumo do módulo58
Avaliações19
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 330мин
2 ч. на завершение

Módulo 4: como analisar dados não estruturados

7 видео ((всего 24 мин.)), 2 тестов
7 видео
Aprendizado de máquina em detalhes3мин
Exemplos da aplicação do aprendizado de máquina3мин
Processamento de linguagem natural em detalhes2мин
Laboratório 6: visão geral1мин
Laboratório 6: demonstração e avaliações10мин
Resumo do módulo16
1 практическое упражнение
Questionário do módulo 430мин

Преподаватели

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

  • 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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.