Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e foi elaborado com base nos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals. Com videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar canais de dados de streaming usando o Google Cloud Pub/Sub e o Dataflow para a tomada de decisões em tempo real. Você também aprenderá a criar painéis com conteúdo personalizado para vários públicos. Pré-requisitos: • conclusão dos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals (ou experiência equivalente) • conhecimentos básicos de Java Objetivos: • compreender casos de análise de streaming em tempo real • usar o serviço de mensagens assíncronas do Google Cloud Pub/Sub para gerenciar eventos de dados • escrever canais de streaming e fazer transformações quando necessário • conhecer as duas vias de um canal de streaming: produção e consumo • usar o Dataflow, o BigQuery e o Cloud Pub/Sub juntos para análise e streaming em tempo real
本課程是 Data Engineering on Google Cloud Platform em Português 專項課程 專項課程的一部分
Building Resilient Streaming Systems on GCP
提供方
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
週
1完成時間為 1 小時
Módulo 1: Arquitetura de canais de análise de streaming
5 個視頻 （總計 39 分鐘）, 1 個閱讀材料, 1 個測驗
5 個視頻
Desafio nº 3: necessidade de insights instantâneos6分鐘
Discuta alguns casos de streaming8分鐘
1 個閱讀材料
Planilha do laboratório10分鐘
1 個練習
Teste do Módulo 14分鐘
完成時間為 2 小時
Módulo 2: Ingestão de volumes variáveis
4 個視頻 （總計 34 分鐘）, 2 個測驗
4 個視頻
Demonstração e recapitulação do laboratório8分鐘
1 個練習
Teste do Módulo 28分鐘
完成時間為 2 小時
Módulo 3: Implementação de canais de streaming
6 個視頻 （總計 70 分鐘）, 2 個測驗
6 個視頻
Processamento de dados atrasados: marcas-d'água, acionadores, acumulação14分鐘
Visão geral do laboratório35
Demonstração e recapitulação do laboratório15分鐘
1 個練習
Teste do Módulo 32分鐘
完成時間為 1 小時
Módulo 4: Painéis e análises de streaming
3 個視頻 （總計 20 分鐘）, 2 個測驗
1 個練習
Teste do Módulo 44分鐘
完成時間為 2 小時
Módulo 5: Como lidar com os requisitos de capacidade e latência
8 個視頻 （總計 63 分鐘）, 2 個測驗
8 個視頻
Como desenvolver para o Bigtable23分鐘
Como fazer streaming no Bigtable1分鐘
Demonstração e recapitulação do laboratório4分鐘
Considerações sobre desempenho6分鐘
Resumo da engenharia de dados na especialização no GCP8分鐘
1 個練習
Teste do Módulo 56分鐘
關於 Google 云端平台
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.
關於 Data Engineering on Google Cloud Platform em Português 專項課程
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 <<<
常見問題
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