Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um desses três paradigmas: extração e carregamento (EL), extração, carregamento e transformação (ELT) ou extração, transformação e carregamento (ETL). Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.
Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
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Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
Dozent: Google Cloud Training
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(15 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Es dauert 17 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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.
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Portugiesisch (Brasilien)
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Neste módulo, vamos apresentar o curso e a programação.
Das ist alles enthalten
1 Video
Este módulo analisa diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL e quando usar cada um deles.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe
Este módulo mostra como executar o Hadoop no Dataproc, como usar o Cloud Storage e como otimizar os jobs do Dataproc.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Aufgabe1 App-Element
Este módulo aborda o uso do Dataflow para criar pipelines de processamento de dados.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe6 App-Elemente
Este módulo mostra como gerenciar pipelines de dados com o Cloud Data Fusion e o Cloud Composer.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Aufgabe2 App-Elemente
Resumo do curso
Das ist alles enthalten
1 Video
Dozent
Lehrkraftbewertungen
5.0 (5 Bewertungen)von
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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