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Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português“

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Spezialisierung „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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aus 126 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Metadata Management
  • Kategorie: Real Time Data

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Tensorflow

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Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud

Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud

KURS 1, 10 Stunden

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 Governance
Kategorie: Data Security
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Open Source Technology
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Loss Prevention
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Analytics
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

KURS 2, 11 Stunden

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: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Scalability
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Performance Tuning

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: Dataflow
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Software Design Patterns
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Analytics

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: Model Training
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: SQL
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Tensorflow

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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.“

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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