Este curso intensivo de uma semana baseia-se nos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de videoaulas, 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 aprenderá a acessar várias opções de armazenamento em nuvem dos clusters de computação e integrar os recursos de machine learning do Google aos respectivos programas de análise.
This course is part of the Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro Specialization
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Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Syllabus - What you will learn from this course
2 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.
2 hours to complete
16 videos (Total 52 min)
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 130m
3 hours to complete
Módulo 2: como executar jobs do Dataproc
3 hours to complete
13 videos (Total 51 min)
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 230m
3 hours to complete
Módulo 3: como usar o GCP
3 hours to complete
10 videos (Total 37 min)
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 330m
2 hours to complete
Módulo 4: como analisar dados não estruturados
2 hours to complete
7 videos (Total 24 min)
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 430m
About the Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro Specialization
Nesta especialização on-line intensiva de cinco semanas, os participantes terão uma introdução prática sobre como projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a projetar sistemas de processamento de dados, criar canais completos e análises de dados e desenvolver soluções de aprendizado de máquina. Neste curso, abordamos dados estruturados, não estruturados e de streaming.
Neste curso, os participantes irão adquirir as seguintes habilidades:
• projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform
• usar dados não estruturados com as APIs do Spark e de aprendizado de máquina no Cloud Dataproc
• processar dados em lote e streaming com a implementação de canais de dados de escalonamento automático no Cloud Dataflow
• derivar insights de negócios a partir de conjuntos de dados extremamente grandes usando o Google BigQuery
• treinar, avaliar e prever com modelos de aprendizado de máquina usando o TensorFlow e o Cloud ML
• ativar insights instantâneos dos dados de streaming
Esta aula destina-se a desenvolvedores experientes responsáveis pelo gerenciamento de transformações de Big Data.
>>> Ao se inscrever nesta especialização, você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
Frequently Asked Questions
Can I preview a course before enrolling?
Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.
When will I have access to the lectures and assignments?
If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.
What will I get when I enroll?
Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.
When will I receive my Course Certificate?
If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.
Why can’t I audit this course?
This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.
What is the refund policy?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Is financial aid available?
Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.
Will I earn university credit for completing the Course?
This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.
More questions? Visit the Learner Help Center.
