Acerca de este Curso

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 12 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudo, de 6 a 8 horas por semana...

Portugués (de Brasil)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

7 minutos para completar

Introdução ao curso Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow

7 minutos para completar
1 video (Total 7 minutos)
1 video
6 horas para completar

Module 1: Análise de dados sem servidor com o BigQuery

6 horas para completar
19 videos (Total 123 minutos)
19 videos
O que é o BigQuery?5m
Demonstração do BigQuery3m
Benefícios do BigQuery7m
BigQuery em uma arquitetura de referência8m
Consultas e funções8m
Subconsultas e múltiplas tabelas3m
Laboratório — Análise de dados sem servidor (Java/Python): parte 12m
Demonstração e recapitulação do laboratório9m
Carregamento e exportação de dados2m
Demonstração e recapitulação do laboratório13m
Recursos avançados no BigQuery7m
Matrizes e estruturas6m
Condição JOIN e funções de janela6m
Funções definidas pelo usuário3m
Demonstração e recapitulação do laboratório14m
Desempenho e preços7m
Tabelas de caracteres curinga e particionamento7m
Planos e categorias do BigQuery4m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 130m
5 horas para completar

Module 2: Escalonamento automático de canais de processamento de dados com o Dataflow

5 horas para completar
12 videos (Total 97 minutos)
12 videos
Gravar canais de dados em Java e Python9m
Entrada, saída e execução6m
Demonstração e recapitulação do laboratório18m
MapReduce e processamento paralelo11m
Funções GroupBy e Combine7m
Combine x GroupBy7m
Demonstração e recapitulação do laboratório6m
Entradas secundárias7m
Demonstração e recapitulação do laboratório10m
Modelos do Dataflow e Dataprep4m
Recursos31s
1 ejercicio de práctica
Module 2 Quiz30m

ofrecido por

Logotipo de Google Cloud

Google Cloud

Acerca de Programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

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

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.