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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.

Unterrichtet auf Portugiesisch (Brasilien)

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Bei Coursera Plus enthalten

Spezialisierung – 5-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

4.7

(107 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Spezialisierung – 5-teilige Kursreihe

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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Reconhecer o ciclo de vida de dados para IA no Google Cloud e os principais produtos de Big Data e machine learning.

  • Analisar Big Data em escala com o BigQuery.

  • Identificar formas de criar soluções de machine learning no Google Cloud.

  • Descrever um fluxo de trabalho de machine learning e as etapas principais com a Vertex AI

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.

Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro

KURS 317 Stunden4.7 (15 Bewertungen)

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.

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.

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.

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Häufig gestellte Fragen