Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Google Cloud via Coursera Specialization
Overview
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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
Syllabus
- Course 1: Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
- Course 2: Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
- Course 3: Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
- Course 4: Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
Courses
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Este curso intensivo sob demanda de quatro dias oferece aos participantes uma introdução sobre como projetar e criar sistemas de machine learning no Google Cloud Platform. Por meio de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML. OBJETIVOS Neste curso, os participantes aprenderão as seguintes habilidades: ● Identificar casos de uso de machine learning ● Criar um modelo de ML usando o TensorFlow ● Criar modelos de ML escalonáveis e implantáveis usando o Cloud ML ● Saber a importância do pré-processamento e da combinação de atributos ● Incorporar conceitos avançados de ML aos modelos ● Produzir modelos de ML treinados PRÉ-REQUISITOS Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam cumprir os seguintes requisitos: ● Ter concluído o curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU experiência equivalente ● Proficiência básica em linguagem de consulta comum, como SQL ● Experiência com atividades de modelagem, extração, transformação e carregamento de dados ● Desenvolvimento de aplicativos usando uma linguagem de programação comum, como Python ● Conhecimento de machine learning e/ou estatísticas Notas da Conta do Google: • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.
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Neste curso, apresentamos os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que dão suporte ao ciclo de vida de dados para IA. Nele, você verá os processos, desafios e benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
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Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Por meio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a criar pipelines de dados de streaming usando o Google Cloud Pub/Sub e o Dataflow para a tomada de decisões em tempo real. Você também aprenderá a criar painéis para renderizar respostas personalizadas para vários tipos de público das partes interessadas. Pré-requisitos: • Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (ou experiência equivalente) • Conhecimento de Java Objetivos: • Entender os casos de uso para análise de streaming em tempo real • Usar o serviço de mensagens assíncronas do Google Cloud Pub/Sub para gerenciar eventos de dados • Criar pipelines de streaming e executar transformações • Conhecer os dois lados de um pipeline de streaming: produção e consumo • Interoperar o Dataflow, o BigQuery e o Cloud Pub/Sub para streaming e análise em tempo real
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Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Por meio de apresentações com instrutores, demonstrações e laboratórios práticos, os alunos aprenderão a executar armazenamento de dados, análise e processamento de pipeline em um ambiente autônomo. Pré-requisitos: • Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform • Experiência no uso de uma linguagem de consulta semelhante a SQL para análise de dados • Conhecimento de Python ou Java Notas da Conta do Google: • No momento, os serviços do Google não estão disponíveis na China.
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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. Nos laboratórios práticos, você criará e gerenciará os clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI e usará o cluster para executar jobs do Spark e Pig. Depois você criará notebooks iPython que são integrados ao BigQuery e ao armazenamento e utilizará o Spark. Por fim, você integrará as APIs de machine learning à análise de dados. Pré-requisitos • Noções básicas de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (ou experiência equivalente) • Algum conhecimento de Python
Taught by
Google Cloud Training