Sobre essa especialização

Este treinamento de especialização on -line de cinco semanas apresenta na prática como projetar e desenvolver sistemas de processamento de dados no Google Cloud. Através de um conjunto de apresentações, demonstrações e oficinas práticas, os participantes aprendem a projetar sistemas de processamento de dados, criar pipelines de dados finais -end, analisar dados e executar tarefas de aprendizado de máquina.

Este curso permite que os participantes adquiram as seguintes habilidades:

• Projete e desenvolva sistemas de processamento de dados na plataforma do Google Cloud

• Use dados não estruturados usando a API Spark e ML no Cloud DataProc

• Trate os dados por lote ou fluxo implementando pipelines de carro no Cloud Dataflow

• Obtenha informações comerciais de conjuntos de dados muito grandes usando o Google BigQuery

• Treinar, avaliar e prever usando modelos de aprendizado de máquina com tensorflow e nuvem ML

• Obtenha informações imediatas dos dados por fluxo

Este curso destina -se a desenvolvedores experientes responsáveis ​​pela realização de operações para transformar o big data.

Ao se registrar para esta especialização, você aceita as condições de uso de Qwiklabs descritos nas perguntas frequentes e disponíveis no endereço: https://qwiklabs.com/terms_of_service

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% corridas online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Prazos flexíveis de conjunto e manutenção.
Nível intermediário
Alguma experiência relacionada necessária.
Aproximadamente 4 meses para concluir
Ritmo sugerido de 4 horas/semana
Francês
Legendas: francês, inglês

Como a especialização funciona
Faça corridas
Uma especialização do RCERA é uma série que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, inscreva -se diretamente na especialização ou revise seus cursos e escolha o que você gostaria de começar. Quando você subsecibe a uma corrida que faz parte de uma especialização, é assinado automaticamente a especialização completa. Não há problema em completar apenas uma corrida – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear suas matrículas de corrida e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui no projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e obter seu certificado. Se a especialização incluir uma corrida separada para o projeto prático, você precisará terminar cada um dos outros Batees antes de poder iniciá-lo.
Ganha tem certificado
Quando você terminar de executar e concluir o projeto prático, você obterá um certificado que poderá compartilhar com possíveis empregadores e sua rede profissional.

Google Cloud Big Data e Fundamentos de aprendizado de máquina em francês
Este curso intensivo sob demanda, com duração de uma semana, apresenta aos participantes os recursos de big data e aprendizado de máquina pela plataforma do Google Cloud (GCP). Ele apresenta rapidamente a plataforma do Google Cloud e explica os recursos de processamento de dados com mais detalhes.
Modernizando lagos de dados e data warehouses com GCP em francês
No final deste curso, os participantes saberão:
• Identificar o objetivo e o valor dos principais produtos de Big Data e Machine Learning pela plataforma do Google Cloud;
• Use CloudSQL e Cloud DataProc para transferir cargas de trabalho MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive para o Google Cloud Platform;
• Use BigQuery e Cloud Datalab para realizar análises de dados interativas;
• Escolha entre Cloud SQL, BigTable e DataStore;
• treinar e operar uma rede de neurônios com Tensorflow;
• Escolha entre diferentes soluções de processamento de dados na plataforma do Google Cloud.

Para se registrar neste curso, os participantes devem ser capazes de testemunhar uma experiência de aproximadamente um (1) ano em pelo menos uma das seguintes disciplinas:
• Uma linguagem de consulta comum, como SQL
• Extração, transformação, carregamento de dados
• Modelagem de dados
• Aprendizado de máquina e/ou estatísticas
• Programação Python

Nota sobre contas do Google:
• Por enquanto, o Google Services não está disponível na China.
Construindo pipelines de dados em lote no GCP em francês
Os dois componentes principais de qualquer pipeline de dados são lagos de dados e data warehouses. Este curso aborda os casos de uso de cada um desses sistemas de armazenamento e apresenta em detalhes as soluções disponíveis na plataforma do Google Cloud. Ele também descreve o papel do engenheiro de dados e os pontos fortes dos pipelines de dados para a empresa, além de explicar o interesse do ambiente em nuvem para a engenharia de dados. Você se familiarizará, dentro da estrutura de exercícios práticos no QWIKLABS, com os conceitos de lagos e data warehouses na plataforma do Google Cloud.
Construindo sistemas de análise de streaming resiliente no GCP em francês
Como regra, os pipelines de dados funcionam no modelo “extração e carregamento” (EL), “extração, carregamento e transformação” (ELT) ou “extração, transformação e carregamento” (ETL). Neste curso, você aprenderá onde e quando aplicar esses modelos diferentes em bancos de dados. Você também descobrirá várias tecnologias da plataforma do Google Cloud para transformar dados, incluindo BigQuery, Spark executado no Cloud DataProc, gráficos de pipeline em fusão de dados em nuvem e processamento de dados sem servidor com o Cloud Dataflow. Você também terá a oportunidade de criar os componentes de um pipeline de dados na plataforma do Google Cloud como parte de uma oficina prática QWIKLABS.