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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português Specialization
Engenharia de dados no Google Cloud Platform. Inicie sua carreira em engenharia de dados e valor comercial com Big Data e aprendizado de máquina.
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About this 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 <<<
Applied Learning Project
Esta especialização inclui laboratórios práticos. Você precisará de uma Conta do Google (uma conta do Gmail também é aceita), além de se inscrever para uma conta de avaliação gratuita do Google Cloud Platform. A avaliação gratuita é limitada a 12 meses ou US$ 300,00 em créditos, dependendo do item que for atingido primeiro. Por esse motivo, a especialização foi desenvolvida para ser concluÃda em quatro semanas.
Com esse treinamento prático, você poderá aplicar tudo o que aprendeu nas palestras em vÃdeo. Os projetos incluirão tópicos como o Google BigQuery, que são usados e configurados no Codelabs. Você ganhará experiência prática com os conceitos abordados nos módulos.
Shareable Certificate
Earn a Certificate upon completion
100% online courses
Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible Schedule
Set and maintain flexible deadlines.
Intermediate Level
Approximately 4 months to complete
Suggested pace of 4 hours/week
Portuguese (Brazilian)
Subtitles: Portuguese (Brazilian), English
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How the Specialization Works
Take Courses
A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.
Hands-on Project
Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.
Earn a Certificate
When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.
There are 5 Courses in this Specialization
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro
92 ratings
Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes os recursos do processamento de dados.
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP em Português Brasileiro
20 ratings
Os dois principais componentes de qualquer pipeline de dados são os data lakes e os armazenamento de dados. Neste curso, destacamos os casos de uso de cada tipo de armazenamento e analisamos detalhadamente as soluções de data lake e de armazenamento de dados disponÃveis no Google Cloud Platform. Também descrevemos a função do engenheiro de dados e os benefÃcios dos pipelines para as operações de negócios, além de examinar por que é melhor fazer a engenharia de dados em um ambiente em nuvem. Os participantes terão uma experiência prática com data lakes e armazenamento de dados no Google Cloud Platform por meio do QwikLabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
13 ratings
De forma geral, os pipelines de dados se enquadram em um dos seguintes modelos: extrair-carregar, extrair-carregar-transformar ou extrair-transformar-carregar. Neste curso, descrevemos qual modelo deve ser usado e quando usá-lo para os dados em lote. Também tratamos de diversas tecnologias de transformação de dados disponÃveis no Google Cloud Platform, como o BigQuery, a execução do Spark no Cloud Dataproc, os gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e o processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow. Na atividade prática do Qwiklabs, os participantes criarão componentes de pipeline de dados no Google Cloud Platform.
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP em Português Brasileiro
*Observação: este é um curso novo com conteúdo atualizado diferente da versão anterior desta especialização.
Offered by
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.
Frequently Asked Questions
What is the refund policy?
Can I just enroll in a single course?
Is financial aid available?
Can I take the course for free?
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
More questions? Visit the Learner Help Center.
