このコースについて

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約5時間で修了

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

ポルトガル語(ブラジル)

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
7分で修了

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

1件のビデオ (合計7分)
1件のビデオ
5時間で修了

Module 1: Análise de dados sem servidor com o BigQuery

19件のビデオ (合計123分), 4 quizzes
19件のビデオ
O que é o BigQuery?5 分
Demonstração do BigQuery3 分
Benefícios do BigQuery7 分
BigQuery em uma arquitetura de referência8 分
Consultas e funções8 分
Subconsultas e múltiplas tabelas3 分
Laboratório — Análise de dados sem servidor (Java/Python): parte 12 分
Demonstração e recapitulação do laboratório9 分
Carregamento e exportação de dados2 分
Demonstração e recapitulação do laboratório13 分
Recursos avançados no BigQuery7 分
Matrizes e estruturas6 分
Condição JOIN e funções de janela6 分
Funções definidas pelo usuário3 分
Demonstração e recapitulação do laboratório14 分
Desempenho e preços7 分
Tabelas de caracteres curinga e particionamento7 分
Planos e categorias do BigQuery4 分
1の練習問題
Teste do módulo 14 分
5時間で修了

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

12件のビデオ (合計97分), 4 quizzes
12件のビデオ
Gravar canais de dados em Java e Python9 分
Entrada, saída e execução6 分
Demonstração e recapitulação do laboratório18 分
MapReduce e processamento paralelo11 分
Funções GroupBy e Combine7 分
Combine x GroupBy7 分
Demonstração e recapitulação do laboratório6 分
Entradas secundárias7 分
Demonstração e recapitulação do laboratório10 分
Modelos do Dataflow e Dataprep4 分
Recursos31
1の練習問題
Module 2 Quiz4 分

Google Cloudについて

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....

Data Engineering on Google Cloud Platform em Português専門講座について

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

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。