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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.

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Stufe Mittel
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4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Migration
  • Kategorie: Metadata Management
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Apache Airflow
  • Kategorie: Apache Spark

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  • 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: Data Warehousing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Security
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Management
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Data Governance

Was Sie lernen werden

  • Determinar se os pipelines de dados em lote são a escolha correta para seu caso de uso comercial.

  • Projetar e criar pipelines de dados em lote escalonáveis para ingestões e transformações de alto volume.

  • Implementar controles de qualidade nos pipelines em lote para garantir a integridade dos dados.

  • Orquestrar, gerenciar e monitorar fluxos de trabalho de pipeline de dados em lote, implementando o tratamento de erros e a observabilidade.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Lakes

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: Data Pipelines
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Software Architecture
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Architecture

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: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Big Data

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