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programa virtual de:Coursera |
Este estudo é parte de nossa revisão sobre:
Este certificado profissional em Engenharia de Dados incorpora laboratórios práticos usando nossa plataforma Qwiklabs. Esses componentes práticos permitirão que você aplique as habilidades aprendidas em videoconferência. Os projetos incorporarão tópicos como o Google BigQuery, que são usados e configurados no Qwiklabs. Você pode esperar ganhar experiência prática com os conceitos explicados ao longo dos módulos.
Este programa fornece as habilidades necessárias para avançar na carreira de engenharia de dados e recomenda treinamento para apoiar sua preparação para a certificação Google Cloud Professional Data Engineer, reconhecida pelo setor.
Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios, você possibilitará a tomada de decisões orientada por dados coletando, transformando e publicando dados, além de obter experiência do mundo real por meio de uma série de projetos práticos usando o Qwiklabs.
Você também terá a oportunidade de praticar as principais habilidades de trabalho, incluindo projetar, construir e executar sistemas de processamento de dados; e colocar modelos de aprendizado de máquina para funcionar.
Após a conclusão bem-sucedida deste programa, você receberá um certificado de conclusão para compartilhar com sua rede profissional e potenciais empregadores.
Se você deseja obter a certificação do Google Cloud e demonstrar sua competência em projetar e construir sistemas de processamento de dados e executar modelos de aprendizado de máquina no Google Cloud Platform, precisará se inscrever e passar no exame oficial de certificação do Google Cloud.
Você pode encontrar mais detalhes sobre como se inscrever e recursos adicionais para apoiar sua preparação em cloud.google.com/certifications.
Este curso sob demanda acelerado de duas semanas apresenta aos participantes os recursos de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Fornece uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e uma análise mais detalhada dos recursos de processamento de dados.
Ao final deste curso de Engenharia de Dados, os participantes serão capazes de:
Os dois principais componentes de qualquer pipeline de dados são os data lakes e os armazéns. Este curso destaca os casos de uso para cada tipo de armazenamento e se aprofunda no data lake e nas soluções de armazenamento disponíveis no Google Cloud Platform em detalhes técnicos.
Além disso, este curso descreve o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados bem-sucedido para operações de negócios e examina por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Os alunos ganharão experiência prática com data lakes e armazéns no Google Cloud Platform usando o QwikLabs.
Os pipelines de dados geralmente se enquadram em um dos paradigmas Extra-Load, Extract-Load-Transform ou Extract-Transform-Load. Este curso descreve qual paradigma usar e quando para dados em lote.
Além disso, este curso abrange várias tecnologias no Google Cloud Platform para transformação de dados, incluindo BigQuery, execução do Spark no Cloud Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow.
Os alunos ganharão experiência prática na criação de componentes de pipeline de dados no Google Cloud Platform usando o QwikLabs.
*Observação: Este é um novo curso com conteúdo atualizado do que você já deve ter visto na versão anterior desta especialização. O processamento de dados de streaming está se tornando cada vez mais popular, pois o streaming permite que as empresas obtenham métricas em tempo real sobre as operações de negócios.
Este curso aborda como criar pipelines de streaming de dados no Google Cloud Platform. O Cloud Pub/Sub é descrito para lidar com dados de streaming de entrada.
O curso também aborda como aplicar agregações e transformações a dados de streaming usando o Cloud Dataflow e como armazenar registros processados no BigQuery ou no Cloud Bigtable para análise.
Os alunos ganharão experiência prática na criação de componentes de fluxo de dados de streaming no Google Cloud Platform usando o QwikLabs.
A incorporação do aprendizado de máquina em pipelines de dados aumenta a capacidade das empresas de extrair insights de seus dados. Este curso aborda várias maneiras pelas quais o aprendizado de máquina pode ser incluído em pipelines de dados no Google Cloud Platform, dependendo do nível de personalização necessário.
Para pouca ou nenhuma personalização, este curso abrange o AutoML. Para recursos de machine learning mais personalizados, este curso apresenta o AI Platform Notebooks e o BigQuery Machine Learning. Além disso, este curso aborda como produzir soluções de aprendizado de máquina usando o Kubeflow.
Os alunos ganharão experiência prática na criação de modelos de aprendizado de máquina no Google Cloud Platform usando o QwikLabs.
Do curso: "A melhor maneira de se preparar para o exame é ser proficiente nas habilidades necessárias para o trabalho." Este curso usa uma abordagem de cima para baixo para reconhecer conhecimentos e habilidades já conhecidos e para apresentar informações e áreas de habilidades para preparação adicional.
Você pode usar este curso para ajudar a criar seu próprio plano de preparação personalizado. Ele ajuda você a distinguir entre o que você sabe e o que você não sabe. E ajuda você a desenvolver e praticar as habilidades exigidas dos profissionais que fazem esse trabalho.
El curso sigue la organización del esquema de la Guía de examen, presentando conceptos de más alto nivel, "piedras de toque", para que usted pueda determinar si se siente seguro acerca de su conocimiento de esa área y sus conceptos dependientes, o si desea estudar mais.
Você também aprenderá e terá a oportunidade de praticar as principais habilidades de trabalho, incluindo habilidades cognitivas, como análise de casos, identificação de pontos de observação técnica e desenvolvimento de soluções propostas. Estas são habilidades de trabalho que também são habilidades de exame.
Você também testará suas habilidades básicas com o Activity Tracking Challenge Labs e terá vários exemplos de perguntas semelhantes às do exame, incluindo soluções.
O final do curso contém um teste prático sem pontuação, seguido por um teste prático com pontuação que simula a experiência de fazer o teste.
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