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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

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português"

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

16 avis

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Apache Spark

Détails à connaître

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Évaluations

5 devoirs

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português"

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Il y a 4 modules dans ce cours

"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.

Inclus

1 devoir2 plugins

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.

Inclus

1 devoir2 éléments d'application6 plugins

1 devoir Total 8 minutes

Teste do módulo 2: Design e transformações 8 minutes

2 éléments d'application Total 105 minutes

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

6 plugins Total 90 minutes

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

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.

Inclus

1 devoir1 élément d'application6 plugins

1 devoir Total 8 minutes

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

1 élément d'application Total 90 minutes

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

6 plugins Total 90 minutes

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

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.

Inclus

2 devoirs1 élément d'application6 plugins

2 devoirs Total 16 minutes

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

1 élément d'application Total 90 minutes

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

6 plugins Total 90 minutes

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

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