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

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

Engenharia de dados no Google Cloud Platform. Inicie sua carreira em engenharia de dados e valor comercial com Big Data e aprendizado de máquina.

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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
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Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Cloud Engineering
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Data Transformation

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Diferenciar data lakes de data warehouses.

  • Conhecer os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud.

  • Entender o papel de um engenheiro de dados e quais os benefícios de um pipeline de dados funcional para as operações comerciais.

  • Analisar por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente na nuvem.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Cloud Solutions
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: SQL
Kategorie: Database Design
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Cloud Engineering

Was Sie lernen werden

  • Analisar diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL e quando usar cada um deles.

  • Executar o Hadoop no Dataproc, usar o Cloud Storage e otimizar os jobs do Dataproc.

  • Usar o Dataflow para criar pipelines de processamento de dados.

  • Gerenciar pipelines de dados com o Data Fusion e o Cloud Composer.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Extract, Transform, Load

Was Sie lernen werden

  • Interpretar os casos de uso da análise de streaming em tempo real.

  • Gerenciar eventos de dados usando o serviço de mensagens assíncrono do Pub/Sub.

  • Criar pipelines de streaming e executar transformações quando necessário.

  • Interoperar o Dataflow, o BigQuery e o Pub/Sub para fazer streaming e análises em tempo real.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Scalability
Kategorie: SQL

Was Sie lernen werden

  • Saber a diferença entre ML, IA e aprendizado profundo.

  • Explicar o uso de APIs de ML em dados não estruturados.

  • Executar comandos do BigQuery nos Notebooks.

  • Criar modelos de ML usando a sintaxe do SQL no BigQuery.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: SQL

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