About this Course
최근 조회 2,096

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 1번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 10시간 필요

권장: 1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

포르투갈어 (브라질)

자막: 포르투갈어 (브라질), 영어, 독일어, 프랑스어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 14분 필요

Introdução à especialização em dados e machine learning no Google Cloud Platform

4 videos (Total 13 min), 1 reading
1개의 읽기 자료
Leitura: leia-me1m
완료하는 데 1시간 필요

Introdução ao Google Cloud Platform e seus produtos de Big Data

5 videos (Total 31 min), 1 quiz
1개 연습문제
Revisão do módulo2m
완료하는 데 3시간 필요

Princípios básicos de computação e armazenamento do GCP

9 videos (Total 54 min), 1 reading, 3 quizzes
9개의 동영상
Revisão do laboratório8m
Sistema de arquivos global (Cloud Storage)14m
Visão geral do laboratório1m
Revisão do módulo14m
Revisão do módulo3m
Recursos do módulo3m
1개의 읽기 자료
Recursos10m
1개 연습문제
Revisão do módulo4m
완료하는 데 4시간 필요

Análise de dados no Cloud

10 videos (Total 90 min), 3 quizzes
10개의 동영상
Visão geral do laboratório24
Revisão do laboratório22m
Hadoop gerenciado na nuvem8m
Visão geral do laboratório17
Revisão do laboratório27m
Revisão do módulo3m
Recursos do módulo1m
1개 연습문제
Revisão do módulo4m
완료하는 데 5시간 필요

Módulo 5: Escalonamento de análise de dados e machine learning

21 videos (Total 82 min), 1 reading, 4 quizzes
21개의 동영상
Ingestão de dados no BigQuery2m
Desenvolvimento interativo, iterativo e demonstração1m
Cloud Datalab: demonstração3m
O Datalab é compatível com o BigQuery2m
Visão geral do laboratório27
Revisão do laboratório: configuração do Datalab5m
Revisão do laboratório: como trabalhar no IPython Notebook6m
Introdução25
Machine learning com o TensorFlow8m
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 1)1m
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 2)5m
Visão geral do laboratório4m
Laboratório e modelos prontos de machine learning4m
APIs de ML pré-integradas: exemplos8m
Revisão do laboratório8m
Revisão do módulo2m
Escalonamento de análise de dados: recursos10
Machine learning: recursos14
1개의 읽기 자료
Escalonamento de análise de dados: recursos1m
1개 연습문제
Revisão do módulo18m
완료하는 데 18분 필요

Arquiteturas de processamento de dados: ingestão, transformação e carga escalonável

4 videos (Total 9 min), 1 reading, 1 quiz
1개의 읽기 자료
Recursos do módulo5m
1개 연습문제
Module Review4m
완료하는 데 15분 필요

Resumo do GCP, Big Data e ML

3 videos (Total 5 min), 1 reading
1개의 읽기 자료
Outros recursos10m

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 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 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform em Português

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

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