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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

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Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 126 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Dashboard Creation
  • Catégorie : Cloud Engineering
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Architecture

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Data Lakes

Détails à connaître

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Enseigné en Portugais (Brésil)
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
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  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - série de 4 cours

Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud

Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud

COURS 1, 10 heures

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 : Data Warehousing
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Catégorie : Data Security
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Cloud Engineering
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Access
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Analytics
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Operational Databases
Catégorie : Operational Data Store
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

COURS 2, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Scalability
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Cloud Services
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : System Monitoring
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Warehousing

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 : Data Pipelines
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Analytics
Catégorie : Cloud-Based Integration
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Data Storage

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 : Jupyter
Catégorie : Model Training
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Cloud API
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Big Data
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Prototyping
Catégorie : Model Deployment

Obtenez un certificat professionnel

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