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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

1 798 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(109 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
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à 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Dataflow
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Metadata Management
  • Catégorie : Real Time Data

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Portugais (Brésil)

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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

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 : Google Cloud Platform
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Data Quality
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 : Data Pipelines
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Apache Kafka
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Big Data
Catégorie : Analytics
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 : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Big Data
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Deployment

Obtenez un certificat professionnel

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