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Learn new concepts from industry experts
Gain a foundational understanding of a subject or tool
Develop job-relevant skills with hands-on projects
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There are 5 modules in this course
Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Por meio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a criar pipelines de dados de streaming usando o Google Cloud Pub/Sub e o Dataflow para a tomada de decisões em tempo real. Você também aprenderá a criar painéis para renderizar respostas personalizadas para vários tipos de público das partes interessadas.
Pré-requisitos:
• Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (ou experiência equivalente)
• Conhecimento de Java
Objetivos:
• Entender os casos de uso para análise de streaming em tempo real
• Usar o serviço de mensagens assíncronas do Google Cloud Pub/Sub para gerenciar eventos de dados
• Criar pipelines de streaming e executar transformações
• Conhecer os dois lados de um pipeline de streaming: produção e consumo
• Interoperar o Dataflow, o BigQuery e o Cloud Pub/Sub para streaming e análise em tempo real
What's included
5 videos1 reading1 assignment
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5 videos•Total 39 minutes
O que é streaming?•14 minutes
Desafio nº 1: volumes variáveis exigem que a ingestão seja escalonável e tolerante a falhas•4 minutes
Desafio nº 2: a latência já é esperada•6 minutes
Desafio nº 3: necessidade de insights instantâneos•7 minutes
Discuta alguns casos de streaming•8 minutes
1 reading•Total 10 minutes
Planilha do laboratório•10 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Teste do Módulo 1•30 minutes
Módulo 2: Ingestão de volumes variáveis
Module 2•2 hours to complete
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What's included
4 videos1 assignment1 app item
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4 videos•Total 34 minutes
O que é o Pub/Sub?•11 minutes
Como funciona: tópicos e assinaturas•15 minutes
Visão geral do laboratório•1 minute
Demonstração e recapitulação do laboratório•8 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Teste do Módulo 2•30 minutes
1 app item•Total 60 minutes
Criação de sistemas de streaming resilientes – Laboratório 1: Publicação de dados de streaming no Pub/Sub•60 minutes
Módulo 3: Implementação de canais de streaming
Module 3•3 hours to complete
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What's included
6 videos1 assignment1 app item
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6 videos•Total 70 minutes
Dataflow Streaming•15 minutes
Desafios no processamento de streaming•15 minutes
Criar um canal de processamento de streaming para dados de tráfego em tempo real•12 minutes
Processamento de dados atrasados: marcas-d'água, acionadores, acumulação•14 minutes
Visão geral do laboratório•1 minute
Demonstração e recapitulação do laboratório•15 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Teste do Módulo 3•30 minutes
1 app item•Total 60 minutes
Criação de sistemas de streaming resilientes – Laboratório 2: Canais de dados de streaming•60 minutes
Módulo 4: Painéis e análises de streaming
Module 4•1 hour to complete
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What's included
3 videos1 assignment1 app item
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3 videos•Total 20 minutes
Análise e painéis de streaming•13 minutes
Visão geral do laboratório•1 minute
Demonstração e recapitulação do laboratório•6 minutes
1 assignment•Total 4 minutes
Teste do Módulo 4•4 minutes
1 app item•Total 60 minutes
Criação de sistemas de streaming resilientes – Laboratório 3: Painéis e análises de streaming•60 minutes
Módulo 5: Como lidar com os requisitos de capacidade e latência
Module 5•3 hours to complete
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What's included
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8 videos•Total 63 minutes
Capacidade e latência•10 minutes
Bigtable: NoSQL com grande capacidade, rapidez e escalonamento automático•5 minutes
Como ingerir dados no Bigtable•4 minutes
Como desenvolver para o Bigtable•24 minutes
Como fazer streaming no Bigtable•1 minute
Demonstração e recapitulação do laboratório•5 minutes
Considerações sobre desempenho•7 minutes
Resumo da engenharia de dados na especialização no GCP•8 minutes
1 assignment•Total 30 minutes
Teste do Módulo 5•30 minutes
1 app item•Total 60 minutes
Criação de sistemas de streaming resilientes – Laboratório 4: Streaming de dados no Bigtable•60 minutes
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