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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português 专项课程

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Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português 专项课程

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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深入学习学科知识
4.7

(109 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Google Cloud 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

您将学到什么

  • Diferenciar data lakes de data warehouses.

  • Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud.

  • Entender o papel de um engenheiro de dados e quais os benefícios de um pipeline de dados funcional para as operações comerciais.

  • Analisar por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente na nuvem.

您将获得的技能

类别:Data Lakes
类别:Data Warehousing
类别:Google Cloud Platform
类别:Cloud Storage
类别:Data Security
类别:Data Governance
类别:Applied Machine Learning
类别:Data Architecture
类别:Data Management
类别:Advanced Analytics
类别:Open Source Technology
类别:Cloud Computing
类别:Big Data
类别:Metadata Management

您将学到什么

  • 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.

您将获得的技能

类别:Data Pipelines
类别:Google Cloud Platform
类别:Dataflow
类别:Apache Spark
类别:Serverless Computing
类别:Data Warehousing
类别:Apache Airflow
类别:Extract, Transform, Load
类别:Data Quality
类别:Data Processing
类别:Data Integration
类别:Workflow Management
类别:Data Lakes
类别:PySpark

您将学到什么

  • Interpretar os casos de uso da análise de streaming em tempo real.

  • Gerenciar eventos de dados usando o serviço de mensagens assíncrono do Pub/Sub.

  • Criar pipelines de streaming e executar transformações quando necessário.

  • Interoperar o Dataflow, o BigQuery e o Pub/Sub para fazer streaming e análises em tempo real.

您将获得的技能

类别:Data Pipelines
类别:Real Time Data
类别:Google Cloud Platform
类别:Data Processing
类别:Data Transformation
类别:Data Architecture
类别:Data Storage
类别:Big Data
类别:Software Architecture

您将学到什么

  • Saber a diferença entre ML, IA e aprendizado profundo.

  • Explicar o uso de APIs de ML em dados não estruturados.

  • Executar comandos do BigQuery nos Notebooks.

  • Criar modelos de ML usando a sintaxe do SQL no BigQuery.

您将获得的技能

类别:Google Cloud Platform
类别:Jupyter
类别:Unstructured Data
类别:Machine Learning
类别:Data Pipelines
类别:Natural Language Processing
类别:Tensorflow
类别:Deep Learning
类别:Artificial Intelligence
类别:Model Deployment

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自 2018开始学习的学生
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