Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e foi elaborado com base nos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals. Com videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar canais 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 com conteúdo personalizado para vários públicos. Pré-requisitos: • conclusão dos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals (ou experiência equivalente) • conhecimentos básicos de Java Objetivos: • compreender casos de análise de streaming em tempo real • usar o serviço de mensagens assíncronas do Google Cloud Pub/Sub para gerenciar eventos de dados • escrever canais de streaming e fazer transformações quando necessário • conhecer as duas vias de um canal de streaming: produção e consumo • usar o Dataflow, o BigQuery e o Cloud Pub/Sub juntos para análise e streaming em tempo real
이 강좌는 Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 전문 분야의 일부입니다.
Building Resilient Streaming Systems on GCP
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
주
1완료하는 데 1시간 필요
Módulo 1: Arquitetura de canais de análise de streaming
5개 동영상 (총 39분), 1 reading, 1 quiz
5개의 동영상
Desafio nº 1: volumes variáveis exigem que a ingestão seja escalonável e tolerante a falhas4m
Desafio nº 2: a latência já é esperada5m
Desafio nº 3: necessidade de insights instantâneos6m
Discuta alguns casos de streaming8m
1개의 읽기 자료
Planilha do laboratório10m
1개 연습문제
Teste do Módulo 14m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 2: Ingestão de volumes variáveis
4개 동영상 (총 34분), 2 quizzes
4개의 동영상
Como funciona: tópicos e assinaturas14m
Visão geral do laboratório34
Demonstração e recapitulação do laboratório8m
1개 연습문제
Teste do Módulo 28m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 3: Implementação de canais de streaming
6개 동영상 (총 70분), 2 quizzes
6개의 동영상
Desafios no processamento de streaming14m
Criar um canal de processamento de streaming para dados de tráfego em tempo real11m
Processamento de dados atrasados: marcas-d'água, acionadores, acumulação14m
Visão geral do laboratório35
Demonstração e recapitulação do laboratório15m
1개 연습문제
Teste do Módulo 32m
완료하는 데 1시간 필요
Módulo 4: Painéis e análises de streaming
3개 동영상 (총 20분), 2 quizzes
3개의 동영상
Visão geral do laboratório45
Demonstração e recapitulação do laboratório5m
1개 연습문제
Teste do Módulo 44m
완료하는 데 2시간 필요
Módulo 5: Como lidar com os requisitos de capacidade e latência
8개 동영상 (총 63분), 2 quizzes
8개의 동영상
Bigtable: NoSQL com grande capacidade, rapidez e escalonamento automático4m
Como ingerir dados no Bigtable4m
Como desenvolver para o Bigtable23m
Como fazer streaming no Bigtable1m
Demonstração e recapitulação do laboratório4m
Considerações sobre desempenho6m
Resumo da engenharia de dados na especialização no GCP8m
1개 연습문제
Teste do Módulo 56m
Google 클라우드 정보
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 전문 분야 정보
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 <<<
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