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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Português Brasileiro

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - Português Brasileiro

Dozent: Google Cloud Training

Bei enthalten

Mehr erfahren

8 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

8 Module

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Stufe Anfänger

Keine Vorkenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Conhecer o papel de um engenheiro de dados.
Identificar as tarefas de engenharia de dados e os componentes principais usados no Google Cloud.
Aprender a criar e implantar pipelines de dados de vários padrões no Google Cloud.
Identificar e utilizar diferentes técnicas de automação no Google Cloud.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Big Data
Kategorie: Automation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 8 Module

Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.

Nesta seção de apresentação do curso "Introduction to Data Engineering on Google Cloud", você terá acesso a uma visão geral da estrutura e objetivos do curso.

Das ist alles enthalten

1 Video

Neste módulo, você vai conhecer o papel do engenheiro de dados. Vamos analisar conceitos importantes, como fontes e coletores de dados, formatos de dados, opções de armazenamento no Google Cloud e gerenciamento de metadados. Além disso, também vamos entender o uso do Analytics Hub no compartilhamento de dados pessoais dentro e fora da organização.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Aufgabe1 App-Element

9 VideosInsgesamt 17 Minuten

Introdução ao módulo1 Minute
O papel de um engenheiro de dados1 Minute
Comparativo entre fontes de dados e coletores de dados2 Minuten
Formatos de dados1 Minute
Soluções de armazenamento no Google Cloud5 Minuten
Opções de gerenciamento de metadados no Google Cloud1 Minute
Como compartilhar conjuntos de dados usando o Analytics Hub1 Minute
Introdução ao laboratório: Como carregar dados no BigQuery0 Minuten
Coursera: Guia inicial do Google Cloud Platform e do Qwiklabs5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Teste15 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 90 Minuten

Laboratório: Como carregar dados no BigQuery90 Minuten

Neste módulo, você terá uma visão geral da replicação e da migração de dados no Google Cloud. Vamos abordar a arquitetura básica, a ferramenta de linha de comando gcloud, o Serviço de transferência do Cloud Storage, o Transfer Appliance e o Datastream, além das funcionalidades e casos de uso de cada um.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 App-Element

6 VideosInsgesamt 7 Minuten

Introdução ao módulo0 Minuten
Arquitetura de replicação e migração2 Minuten
A ferramenta de linha de comando gcloud0 Minuten
Como mover conjuntos de dados1 Minute
Datastream4 Minuten
Introdução ao laboratório: Datastream - replicação do PostgreSQL para o BigQuery0 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Teste15 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 45 Minuten

Laboratório: Datastream - replicação do PostgreSQL para o BigQuery45 Minuten

O foco deste módulo são os processos de extração e carregamento de dados no Google Cloud, especificamente com o BigQuery. Vamos falar sobre a arquitetura básica de extração e carregamento, a ferramenta de linha de comando bq, o serviço de transferência de dados do BigQuery e o BigLake como opção alternativa aos padrões tradicionais de extração e carregamento.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 App-Element

6 VideosInsgesamt 8 Minuten

Introdução ao módulo0 Minuten
Arquitetura de extração e carregamento2 Minuten
A ferramenta de linha de comando bq1 Minute
Serviço de transferência de dados do BigQuery1 Minute
BigLake5 Minuten
Introdução ao laboratório: BigLake - Qwik Start0 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Teste15 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 45 Minuten

Laboratório: BigLake - Qwik Start45 Minuten

Neste módulo, você confere uma visão geral dos processos ELT (extrair, carregar e transformar) no Google Cloud. Vamos analisar a arquitetura básica de ELT, um exemplo comum do pipeline de ELT, os recursos do BigQuery de scripting e programação de SQL, e também a funcionalidade e os casos de uso do Dataform.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Aufgabe1 App-Element

5 VideosInsgesamt 10 Minuten

Introdução ao módulo0 Minuten
Arquitetura de extração, carregamento e transformação (ELT)1 Minute
Scripting e programação de SQL com o BigQuery3 Minuten
Dataform6 Minuten
Introdução ao laboratório: Criar e executar um fluxo de trabalho SQL no Dataform0 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Teste15 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

Laboratório: Criar e executar um fluxo de trabalho SQL no Dataform60 Minuten

Neste módulo, você terá uma visão geral dos processos ETL (extrair, transformar, carregar) no Google Cloud. Vamos falar sobre a arquitetura básica de ETL, as ferramentas da interface gráfica do usuário (GUI), opções de processamento de dados em lote e de streaming (Dataproc, Dataproc sem servidor) e o papel do Bigtable em pipelines de dados.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente

8 VideosInsgesamt 13 Minuten

Introdução ao módulo1 Minute
Arquitetura de extração, carregamento e transformação (ETL)1 Minute
Ferramentas da GUI no Google Cloud para processos ETL de pipelines de dados2 Minuten
Processamento de dados em lote usando o Dataproc5 Minuten
Introdução ao laboratório: Usar o Dataproc sem servidor para Spark quando quiser carregar o BigQuery0 Minuten
Opções de processamento de dados de streaming3 Minuten
Bigtable e pipelines de dados1 Minute
Introdução ao laboratório: Como criar um pipeline de dados de streaming para um painel em tempo real com o Dataflow0 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Teste15 Minuten

2 App-ElementeInsgesamt 105 Minuten

Laboratório: Usar o Dataproc sem servidor para Spark quando quiser carregar o BigQuery45 Minuten
Laboratório: Como criar um pipeline de dados de streaming para um painel em tempo real com o Dataflow60 Minuten

O foco deste módulo são os padrões de automação e as opções de pipelines no Google Cloud. Vamos falar sobre várias ferramentas e serviços, como Cloud Scheduler, Workflows, Cloud Composer, Cloud Run functions e Eventarc, além das funcionalidades e casos de uso de automação.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe1 App-Element

7 VideosInsgesamt 6 Minuten

Introdução ao módulo0 Minuten
Padrões e opções de automação para pipelines1 Minute
Cloud Scheduler e Workflows1 Minute
Cloud Composer1 Minute
Cloud Run Functions1 Minute
Eventarc1 Minute
Introdução ao laboratório: Usar o Cloud Run Functions para carregar o BigQuery0 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Teste15 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 45 Minuten

Laboratório: Usar o Cloud Run Functions para carregar o BigQuery45 Minuten

Nesta seção final, vamos revisar o conteúdo apresentado durante o curso e discutir as próximas etapas da sua jornada de aprendizado na nuvem.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre

Dozent

Google Cloud Training

Google Cloud

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Status: Kostenloser Testzeitraum
Kategorie: Credits angeboten
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Status: Kostenloser Testzeitraum
Kategorie: Credits angeboten

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.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.