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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português専門講座
Engenharia de dados no Google Cloud Platform. Inicie sua carreira em engenharia de dados e valor comercial com Big Data e aprendizado de máquina.
提供：
この専門講座について
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 <<<
応用学習プロジェクト
Esta especialização inclui laboratórios práticos. Você precisará de uma Conta do Google (uma conta do Gmail também é aceita), além de se inscrever para uma conta de avaliação gratuita do Google Cloud Platform. A avaliação gratuita é limitada a 12 meses ou US$ 300,00 em créditos, dependendo do item que for atingido primeiro. Por esse motivo, a especialização foi desenvolvida para ser concluída em quatro semanas.
Com esse treinamento prático, você poderá aplicar tudo o que aprendeu nas palestras em vídeo. Os projetos incluirão tópicos como o Google BigQuery, que são usados e configurados no Codelabs. Você ganhará experiência prática com os conceitos abordados nos módulos.
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
中級レベル
約4ヶ月で完了
4時間/週の推奨ペース
ポルトガル語（ブラジル）
字幕：ポルトガル語（ブラジル）, 英語
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約4ヶ月で完了
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ポルトガル語（ブラジル）
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専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には5コースあります。
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro
66件の評価
Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes os recursos do processamento de dados.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
10件の評価
Os dois principais componentes de qualquer pipeline de dados são os data lakes e os armazenamento de dados. Neste curso, destacamos os casos de uso de cada tipo de armazenamento e analisamos detalhadamente as soluções de data lake e de armazenamento de dados disponíveis no Google Cloud Platform. Também descrevemos a função do engenheiro de dados e os benefícios dos pipelines para as operações de negócios, além de examinar por que é melhor fazer a engenharia de dados em um ambiente em nuvem. Os participantes terão uma experiência prática com data lakes e armazenamento de dados no Google Cloud Platform por meio do QwikLabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
De forma geral, os pipelines de dados se enquadram em um dos seguintes modelos: extrair-carregar, extrair-carregar-transformar ou extrair-transformar-carregar. Neste curso, descrevemos qual modelo deve ser usado e quando usá-lo para os dados em lote. Também tratamos de diversas tecnologias de transformação de dados disponíveis no Google Cloud Platform, como o BigQuery, a execução do Spark no Cloud Dataproc, os gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e o processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow. Na atividade prática do Qwiklabs, os participantes criarão componentes de pipeline de dados no Google Cloud Platform.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP em Português Brasileiro
*Observação: este é um curso novo com conteúdo atualizado diferente da versão anterior desta especialização.
提供：
Google Cloud
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よくある質問
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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。
