About this Course

다음 전문 분야의 5개 강좌 중 4번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 7시간 필요

권장: 1 semana de estudo, de 6 a 8 horas por semana...

포르투갈어 (브라질)

자막: 프랑스어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 영어, 스페인어, 일본어...

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 7분 필요

Introdução ao curso Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow

1개 동영상 (총 7분)
1개의 동영상
완료하는 데 6시간 필요

Module 1: Análise de dados sem servidor com o BigQuery

19개 동영상 (총 123분), 4 quizzes
19개의 동영상
O que é o BigQuery?5m
Demonstração do BigQuery3m
Benefícios do BigQuery7m
BigQuery em uma arquitetura de referência8m
Consultas e funções8m
Subconsultas e múltiplas tabelas3m
Laboratório — Análise de dados sem servidor (Java/Python): parte 12m
Demonstração e recapitulação do laboratório9m
Carregamento e exportação de dados2m
Demonstração e recapitulação do laboratório13m
Recursos avançados no BigQuery7m
Matrizes e estruturas6m
Condição JOIN e funções de janela6m
Funções definidas pelo usuário3m
Demonstração e recapitulação do laboratório14m
Desempenho e preços7m
Tabelas de caracteres curinga e particionamento7m
Planos e categorias do BigQuery4m
1개 연습문제
Teste do módulo 130m
완료하는 데 5시간 필요

Module 2: Escalonamento automático de canais de processamento de dados com o Dataflow

12개 동영상 (총 97분), 4 quizzes
12개의 동영상
Gravar canais de dados em Java e Python9m
Entrada, saída e execução6m
Demonstração e recapitulação do laboratório18m
MapReduce e processamento paralelo11m
Funções GroupBy e Combine7m
Combine x GroupBy7m
Demonstração e recapitulação do laboratório6m
Entradas secundárias7m
Demonstração e recapitulação do laboratório10m
Modelos do Dataflow e Dataprep4m
Recursos31
1개 연습문제
Module 2 Quiz30m

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

자주 묻는 질문

  • 예. 등록하기 전에 첫 번째 비디오를 미리 보고 강의 계획을 검토할 수 있습니다. 미리 보기에 포함되지 않은 콘텐츠를 이용하려면 강좌를 구매해야 합니다.

  • 세션 시작일 전에 강좌에 등록하면 해당 강좌의 모든 강의 비디오 및 읽기 자료에 접근할 수 있습니다. 수업이 시작되면 과제를 제출할 수 있습니다.

  • 등록 후 세션이 시작되면 읽기 자료 항목 및 강좌 토론 포럼을 포함하여 모든 비디오와 기타 리소스를 이용할 수 있습니다. 연습 평가를 보고 제출하며 필요한 성적 평가 과제를 완료하여 성적을 받고 강좌 수료증을 취득할 수 있습니다.

  • 강좌를 성공적으로 수료하면 전자 강좌 수료증이 성취도 페이지에 추가됩니다. 해당 페이지에서 강좌 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 현재 Coursera에서 수업료를 결제했거나 재정 지원(해당하는 경우)을 받은 학습자만 이용할 수 있는 강좌입니다.

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