Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. 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.
课程信息
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
可分享的证书
完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
中级
完成时间大约为17 小时
巴西葡萄牙语
您将学到的内容有
Analisar diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL (e quando cada um deve ser usado)
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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提供方
授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么
完成时间为 1 分钟
Introdução
完成时间为 1 分钟
1 个视频 (总计 1 分钟)
完成时间为 23 分钟
Introdução à criação de pipelines de dados em lote
完成时间为 23 分钟
6 个视频 (总计 21 分钟)
完成时间为 2 小时
Como executar o Spark no Dataproc
完成时间为 2 小时
11 个视频 (总计 48 分钟)
完成时间为 10 小时
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow
完成时间为 10 小时
14 个视频 (总计 36 分钟)
关于 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português 专项课程

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