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Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

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Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português“

Dozent: Google Cloud Training

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

16 Bewertungen

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Scheduling
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Resource Management

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Apache Spark

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

"Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes.

Você vai conhecer o papel fundamental de um engenheiro de dados no desenvolvimento e na manutenção de pipelines de dados em lote, entender os principais componentes e o ciclo de vida desses mecanismos e analisar os desafios mais comuns no processamento de dados em lote. Também vai identificar os principais serviços do Google Cloud que ajudam a resolver essas dificuldades.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 Plug-ins

Você vai projetar pipelines de dados em lote escalonáveis para a ingestão e transformação de dados em grande volume. Também vai otimizar jobs em lote para ter economia e alta capacidade de processamento usando várias técnicas de gerenciamento de recursos e ajuste de desempenho.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe2 App-Elemente6 Plug-ins

1 Aufgabe Insgesamt 8 Minuten

Teste do módulo 2: Design e transformações 8 Minuten

2 App-Elemente Insgesamt 105 Minuten

Laboratório: Criar um pipeline de dados em lote simples com o Serverless para Apache Spark 45 Minuten
Laboratório: Criar um pipeline de dados em lote simples com a interface do job builder do Dataflow 60 Minuten

6 Plug-ins Insgesamt 90 Minuten

Projetar pipelines em lote 15 Minuten
Transformações de dados em grande escala 15 Minuten
Dataflow e Serverless para Apache Spark 15 Minuten
Orquestração e conexões de dados 15 Minuten
Executar um pipeline do Apache Spark 15 Minuten
Otimizar a performance do pipeline em lote 15 Minuten

Você vai desenvolver regras de validação de dados e lógica de limpeza para garantir a qualidade deles nos pipelines em lote. Também vai implementar estratégias para gerenciar a evolução do esquema e eliminar duplicações em grandes conjuntos de dados.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe1 App-Element6 Plug-ins

1 Aufgabe Insgesamt 8 Minuten

Teste do Módulo 3: Validação de dados e evolução do esquema 8 Minuten

1 App-Element Insgesamt 90 Minuten

Laboratório: Validar a qualidade dos dados em um pipeline em lote com o Serverless para Apache Spark 90 Minuten

6 Plug-ins Insgesamt 90 Minuten

Validação e limpeza de dados em lote 15 Minuten
Registrar e analisar erros 15 Minuten
Evolução do esquema nos pipelines em lote 15 Minuten
Integridade e duplicação de dados 15 Minuten
Eliminação de duplicação com o Serverless para Apache Spark 15 Minuten
Eliminação de duplicação com o Dataflow 15 Minuten

Você vai orquestrar fluxos de trabalho complexos de pipeline de dados em lote para agendamento eficiente e rastreamento de linhagem. Também vai implementar tratamento de erros, monitoramento e observabilidade robustos nos pipelines de dados em lote.

Das ist alles enthalten

2 Aufgaben1 App-Element6 Plug-ins

2 Aufgaben Insgesamt 16 Minuten

Teste do módulo 4: Orquestrações e DAGs 8 Minuten
Teste do módulo 4: Observabilidade 8 Minuten

1 App-Element Insgesamt 90 Minuten

Laboratório: Como criar pipelines em lote no Cloud Data Fusion 90 Minuten

6 Plug-ins Insgesamt 90 Minuten

Orquestração para processamento em lote 15 Minuten
Cloud Composer 15 Minuten
Observabilidade unificada 15 Minuten
Alertas e solução de problemas 15 Minuten
Gerenciamento visual de pipelines 15 Minuten
Parabéns: resumo do curso 15 Minuten

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Dozent

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Felipe M.

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

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