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Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

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Spécialisation 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.

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

1 778 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(108 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Cloud Storage
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Cloud Infrastructure
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Dashboard

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Enseigné en Portugais (Brésil)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : SQL
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Database Design

Ce que vous apprendrez

  • Analisar diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL e quando usar cada um deles.

  • Executar o Hadoop no Dataproc, usar o Cloud Storage e otimizar os jobs do Dataproc.

  • Usar o Dataflow para criar pipelines de processamento de dados.

  • Gerenciar pipelines de dados com o Data Fusion e o Cloud Composer.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Big Data
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Processing

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Scalability
Catégorie : Big Data
Catégorie : SQL

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Big Data
Catégorie : Tensorflow

Obtenez un certificat professionnel

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