이 강좌에 대하여

공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 13시간 필요
포르투갈어 (브라질)
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포르투갈어 (브라질)

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6분 필요

Introdução

완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
2개의 동영상
Primeiros passos no Google Cloud Platform e no Qwiklabs4m
완료하는 데 1시간 필요

Introdução aos pipelines de dados em lote

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 18분)
5개의 동영상
Considerações sobre qualidade1m
Como fazer operações no BigQuery3m
Limitações3m
ETL para solucionar problemas de qualidade de dados4m
1개 연습문제
EL, ELT, ETL30m
완료하는 데 2시간 필요

Como executar o Spark no Cloud Dataproc

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 49분)
9개의 동영상
Como executar o Hadoop no Cloud Dataproc10m
GCS em vez do HDFS6m
Como otimizar o Dataproc5m
Como otimizar o armazenamento do Dataproc9m
Como otimizar os modelos e o escalonamento automático do Dataproc4m
Como otimizar o monitoramento do Dataproc3m
Introdução ao laboratório: Como executar jobs do Apache Spark no Cloud Dataproc27
Resumo31
1개 연습문제
Como executar o Spark no Cloud Dataproc4m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Gerencie pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 45분)
11개의 동영상
Componentes do Data Fusion2m
Como criar pipelines6m
Como analisar dados usando o Wrangler1m
Laboratório: Como criar e executar um gráfico de pipeline no Cloud Data Fusion17
Como orquestrar o trabalho entre os serviços do GCP com o Cloud Composer1m
Ambiente do Apache Airflow1m
DAGs e operadores12m
Como programar o fluxo de trabalho6m
Monitoramento e registro4m
Laboratório: Introdução ao Cloud Composer12
1개 연습문제
Cloud Data Fusion e Cloud Composer30m
완료하는 데 7시간 필요

Processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow

완료하는 데 7시간 필요
12개 동영상 (총 40분)
12개의 동영상
Por que os clientes valorizam o Dataflow3m
Como criar pipelines do Cloud Dataflow em código3m
Principais considerações no design de pipelines2m
Como transformar dados com PTransforms3m
Laboratório: Como criar um pipeline simples do Dataflow17
Como agregar com GroupByKey e Combine7m
Laboratório: MapReduce no Cloud Dataflow18
Entradas secundárias e janelas de dados4m
Laboratório: Prática de entradas secundárias de pipelines11
Como criar e reutilizar modelos de pipeline3m
Pipelines de SQL do Cloud Dataflow3m
1개 연습문제
Processamento de dados com o Cloud Dataflow30m
완료하는 데 4분 필요

Resumo

완료하는 데 4분 필요
1개 동영상 (총 4분)
1개의 동영상

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português 특화 과정 정보

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

자주 묻는 질문

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