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.
Spezialisierung für Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
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Spezialisierung für Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Engenharia de dados no Google Cloud Platform. Inicie sua carreira em engenharia de dados e valor comercial com Big Data e aprendizado de máquina.
Dozent: Google Cloud Training
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(107 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
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Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)
24 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Diferenciar data lakes de data warehouses.
Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud.
Entender o papel de um engenheiro de dados e quais os benefícios de um pipeline de dados funcional para as operações comerciais.
Analisar por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente na nuvem.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Big Data
Kategorie: Database Design
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Migration
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Architecture
Was Sie lernen werden
Analisar diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL e quando usar cada um deles.
Executar o Hadoop no Dataproc, usar o Cloud Storage e otimizar os jobs do Dataproc.
Usar o Dataflow para criar pipelines de processamento de dados.
Gerenciar pipelines de dados com o Data Fusion e o Cloud Composer.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Extract, Transform, Load
Was Sie lernen werden
Interpretar os casos de uso da análise de streaming em tempo real.
Gerenciar eventos de dados usando o serviço de mensagens assíncrono do Pub/Sub.
Criar pipelines de streaming e executar transformações quando necessário.
Interoperar o Dataflow, o BigQuery e o Pub/Sub para fazer streaming e análises em tempo real.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Big Data
Kategorie: SQL
Kategorie: Scalability
Was Sie lernen werden
Saber a diferença entre ML, IA e aprendizado profundo.
Explicar o uso de APIs de ML em dados não estruturados.
Executar comandos do BigQuery nos Notebooks.
Criar modelos de ML usando a sintaxe do SQL no BigQuery.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Big Data
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Tensorflow
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Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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