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課程信息
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第 1 門課程（共 5 門）

Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 專項課程

100% 在線

立即開始，按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為20 小時

建議：1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

巴西葡萄牙語

字幕：巴西葡萄牙語, 德語（German）, 法語（French）

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中級

完成時間大約為20 小時

建議：1 semana de estudo, de 6 a 10 horas por semana...

巴西葡萄牙語

字幕：巴西葡萄牙語, 德語（German）, 法語（French）

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

週
1
完成時間為 14 分鐘

Introdução à especialização em dados e machine learning no Google Cloud Platform

4 個視頻 （總計 13 分鐘）, 1 個閱讀材料
4 個視頻
Apresentamos o Big Data and Machine Learning Fundamentals55
Visão geral e agenda do curso5分鐘
Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs2分鐘
Conheça seu instrutor3分鐘
1 個閱讀材料
Leitura: leia-me1分鐘
完成時間為 1 小時

Introdução ao Google Cloud Platform e seus produtos de Big Data

5 個視頻 （總計 31 分鐘）, 1 個測驗
5 個視頻
Introdução ao GCP e aos produtos de Big Data incluídos19
O que é o Google Cloud Platform?14分鐘
Produtos de Big Data do GCP9分鐘
Cenários de uso5分鐘
Recursos do módulo27
1 個練習
Revisão do módulo30分鐘
完成時間為 4 小時

Princípios básicos de computação e armazenamento do GCP

9 個視頻 （總計 54 分鐘）, 1 個閱讀材料, 3 個測驗
9 個視頻
Introdução aos princípios básicos de computação e armazenamento do GCP46
CPUs On Demand7分鐘
CPUs sob demanda (Compute Engine)37
Revisão do laboratório8分鐘
Sistema de arquivos global (Cloud Storage)14分鐘
Visão geral do laboratório1分鐘
Revisão do módulo14分鐘
Revisão do módulo3分鐘
Recursos do módulo3分鐘
1 個閱讀材料
Recursos10分鐘
1 個練習
Revisão do módulo30分鐘
完成時間為 4 小時

Análise de dados no Cloud

10 個視頻 （總計 90 分鐘）, 3 個測驗
10 個視頻
Introdução aos serviços gerenciados para casos de uso comuns44
Pontos de partida para a transformação20分鐘
Seu banco de dados SQL na nuvem5分鐘
Visão geral do laboratório24
Revisão do laboratório22分鐘
Hadoop gerenciado na nuvem8分鐘
Visão geral do laboratório17
Revisão do laboratório27分鐘
Revisão do módulo3分鐘
Recursos do módulo1分鐘
1 個練習
Revisão do módulo30分鐘
完成時間為 5 小時

Módulo 5: Escalonamento de análise de dados e machine learning

21 個視頻 （總計 82 分鐘）, 1 個閱讀材料, 4 個測驗
21 個視頻
Introdução ao escalonamento de análise de dados: mude sua forma de computação com o GCP54
Acesso aleatório rápido11分鐘
Armazenamento e consulta interativa de petabytes3分鐘
Ingestão de dados no BigQuery2分鐘
Desenvolvimento interativo, iterativo e demonstração1分鐘
Cloud Datalab: demonstração3分鐘
O Datalab é compatível com o BigQuery2分鐘
Visão geral do laboratório27
Revisão do laboratório: configuração do Datalab5分鐘
Revisão do laboratório: como trabalhar no IPython Notebook6分鐘
Introdução25
Machine learning com o TensorFlow8分鐘
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 1)1分鐘
Treinamento e criação de um modelo de rede neural (Parte 2)5分鐘
Visão geral do laboratório4分鐘
Laboratório e modelos prontos de machine learning4分鐘
APIs de ML pré-integradas: exemplos8分鐘
Revisão do laboratório8分鐘
Revisão do módulo2分鐘
Escalonamento de análise de dados: recursos10
Machine learning: recursos14
1 個閱讀材料
Escalonamento de análise de dados: recursos1分鐘
1 個練習
Revisão do módulo30分鐘
完成時間為 1 小時

Arquiteturas de processamento de dados: ingestão, transformação e carga escalonável

4 個視頻 （總計 9 分鐘）, 1 個閱讀材料, 1 個測驗
4 個視頻
Introdução às arquiteturas de processamento de dados31
Arquiteturas orientadas a mensagens3分鐘
Pipeline de dados sem servidor3分鐘
Revisão do módulo32
1 個閱讀材料
Recursos do módulo5分鐘
1 個練習
Module Review30分鐘
完成時間為 15 分鐘

Resumo do GCP, Big Data e ML

3 個視頻 （總計 5 分鐘）, 1 個閱讀材料
3 個視頻
Resumo do GCP, Big Data e ML2分鐘
A seguir1分鐘
Outros recursos35
1 個閱讀材料
Outros recursos10分鐘
4.9
2 條評論Chevron Right

來自Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro的熱門評論

創建者 GA•Oct 11th 2019

Curso muito para nortear sobre os produtos do Google Cloud Platform, vale muito a pena para quem é novato.

講師

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Google Cloud Training

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 Brasileiro 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 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

常見問題

  • 注册以便获得证书后，您将有权访问所有视频、测验和编程作业（如果适用）。只有在您的班次开课之后，才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程，可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后，将有权访问专项课程中的所有课程，并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中，您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容，可以免费旁听课程。

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • A common query language such as SQL

    • Extract, transform, load activities

    • Data modeling

    • Machine learning and/or statistics

    • Programming in Python

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

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