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.
課程信息
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級
完成時間大約為17 小時
巴西葡萄牙語
您將學到的內容有
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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中級
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提供方
授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 1 分鐘
Introdução
完成時間為 1 分鐘
1 個視頻 (總計 1 分鐘)
完成時間為 23 分鐘
Introdução à criação de pipelines de dados em lote
完成時間為 23 分鐘
6 個視頻 (總計 21 分鐘)
完成時間為 2 小時
Como executar o Spark no Dataproc
完成時間為 2 小時
11 個視頻 (總計 48 分鐘)
完成時間為 10 小時
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow
完成時間為 10 小時
14 個視頻 (總計 36 分鐘)
關於 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português 專項課程

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