Este curso intensivo de uma semana é uma continuação dos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de palestras em vídeo, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar e gerenciar clusters de computação para executar jobs do Hadoop, Spark, Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. Você também verá como acessar várias opções do Cloud Storage a partir dos seus clusters de computação, além de integrar recursos de aprendizado de máquina do Google aos seus programas de análise.
Nos laboratórios práticos, você poderá criar e gerenciar clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI, além de usar um cluster para executar jobs do Spark e do Pig. Em seguida, você criará blocos de notas do Jupyter que se integram ao BigQuery e ao Cloud Storage e utilizam Spark. Por fim, você integrará as APIs de aprendizado de máquina à sua análise de dados.
Pré-requisitos
• curso Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou experiência equivalente)
• conhecimentos básicos de Python
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
Offered By
Google Cloud
Syllabus - What you will learn from this course
Week
12 hours to complete
Módulo 1: introdução ao Cloud Dataproc
Este curso intensivo de uma semana é uma continuação dos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de palestras em vídeo, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar e gerenciar clusters de computação para executar jobs do Hadoop, Spark, Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. Você também verá como acessar várias opções do Cloud Storage a partir dos seus clusters de computação, além de integrar recursos de aprendizado de máquina do Google aos seus programas de análise.
16 videos (Total 52 min), 2 quizzes
16 videos
Introdução ao Cloud Dataproc1m
Como definir dados não estruturados?4m
Como extrair valor de dados não estruturados7m
Abordagens ao trabalhar com Big Data4m
Origens do MapReduce e do Hadoop5m
Excesso de sobrecarga com o uso do Hadoop no local1m
Comparação entre o Cloud Dataproc e as opções do Hadoop2m
Como criar um cluster do Dataproc4m
Personalização do Dataproc3m
O Dataproc e a CLI40s
Laboratório 1: visão geral11s
Laboratório 1: demonstração e avaliações7m
Tipos de máquina personalizados3m
VMs preemptivas3m
Resumo do módulo41s
1 practice exercise
Questionário do módulo 14m
3 hours to complete
Módulo 2: como executar jobs do Dataproc
13 videos (Total 51 min), 3 quizzes
13 videos
Métodos para envio de jobs1m
Laboratório 2: visão geral1m
Laboratório 2: demonstração e avaliações11m
Separação do armazenamento e da computação6m
A evolução do processamento de dados5m
A importância da rede no processamento de dados3m
Como separar o armazenamento do processamento com o Spark1m
Como enviar jobs do Spark3m
Visão geral dos conceitos do Spark2m
Visão geral do laboratório45s
Laboratório 3: demonstração e avaliações8m
Resumo do módulo18s
1 practice exercise
Questionário do módulo 22m
3 hours to complete
Módulo 3: como usar o GCP
10 videos (Total 37 min), 3 quizzes
10 videos
Suporte do BigQuery8m
Laboratório 4: visão geral31s
Laboratório 4: demonstração e avaliações4m
Personalização do cluster4m
Como instalar um software em um cluster do Dataproc7m
Laboratório 5: visão geral17s
Laboratório 5: demonstração e avaliações8m
Resumo do módulo58s
Avaliações19s
1 practice exercise
Questionário do módulo 32m
1 hour to complete
Módulo 4: como analisar dados não estruturados
7 videos (Total 24 min), 2 quizzes
7 videos
Aprendizado de máquina em detalhes3m
Exemplos da aplicação do aprendizado de máquina3m
Processamento de linguagem natural em detalhes2m
Laboratório 6: visão geral1m
Laboratório 6: demonstração e avaliações10m
Resumo do módulo16s
1 practice exercise
Questionário do módulo 42m
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Frequently Asked Questions
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