- Approximation Error
- Chart
- Causality
- regression
- Data Model
- Extraction, Transformation And Loading (ETL)
- Analytics
- State (Computer Science)
Специализация Serverless Data Processing Dataflow em Português Brasileiro
Criando aplicativos de Big Data que escalam
от партнера
Чему вы научитесь
Demonstre como o Apache Beam e o Cloud Dataflow trabalham juntos para atender às necessidades de processamento de dados da sua organização
Escreva pipelines e componentes avançados, como funções de utilitário, esquemas e marcas d'água.
Realize monitoramento, solução de problemas, testes e CI/CD em pipelines do Dataflow.
Implante pipelines do Dataflow com a confiabilidade em mente para maximizar a estabilidade da sua plataforma de processamento de dados
Приобретаемые навыки
Специализация: общие сведения
Está se tornando cada vez mais difícil manter uma pilha de tecnologia que possa acompanhar as crescentes demandas de um negócio orientado a dados. Todo praticante de Big Data está familiarizado com os três V’s do Big Data: volume, velocidade e variedade. E se houvesse uma tecnologia à prova de escala projetada para atender a essas demandas? Entre no Google Cloud Dataflow. O Google Cloud Dataflow simplifica o processamento de dados unificando o processamento em lote e fluxo e fornecendo uma experiência sem servidor que permite que os usuários se concentrem na análise, não na infraestrutura. Essa especialização destina-se a clientes e parceiros que desejam aprofundar sua compreensão do Dataflow para aprimorar seus aplicativos de processamento de dados. Esta especialização contém três cursos: Foundations, que explica como o Apache Beam e o Dataflow trabalham juntos para atender às suas necessidades de processamento de dados sem o risco de dependência do fornecedor Developing Pipelines, que aborda como você converte nossa lógica de negócios em aplicativos de processamento de dados que podem ser executados no Dataflow Operations, que analisa as lições mais importantes para operar um aplicativo de dados no Dataflow, incluindo monitoramento, solução de problemas, teste e confiabilidade.
Проект прикладного обучения
Essa especialização incorpora laboratórios práticos usando a plataforma Qwiklabs. Os laboratórios se baseiam nos conceitos abordados nos módulos do curso. Quando aplicável, fornecemos versões Java e Python dos laboratórios. Para laboratórios que exigem adição/atualização de código, fornecemos uma solução recomendada para sua referência.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Conhecimento básico da linguagem de programação Java ou Python
Ориентировочное время на прохождение: 2 месяца
Рекомендуемый темп: 3 ч/неделю
Португальский (бразильский)
Субтитры: Португальский (бразильский), Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Средний уровень
Conhecimento básico da linguagem de programação Java ou Python
Ориентировочное время на прохождение: 2 месяца
Рекомендуемый темп: 3 ч/неделю
Португальский (бразильский)
Субтитры: Португальский (бразильский), Английский
О специализации
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 3
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations em Português Brasileiro
Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations em Português Brasileiro
Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro
In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.
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.
Часто задаваемые вопросы
Какие правила возврата средств?
Можно ли зарегистрироваться только на один курс?
Можно ли получить финансовую помощь?
Могу ли я пройти курс бесплатно?
Действительно ли это полностью дистанционный курс? Нужно ли мне посещать какие-либо занятия лично?
Получу ли я зачеты в университете за прохождение специализации?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
