O que você aprenderá
Identifique o objetivo e o valor dos principais produtos de Big Data e Machine Learning no Google Cloud.
Empregue BigQuery para realizar análises de dados interativos.
Use o Cloud SQL e o DATAPROC para migrar cargas de trabalho existentes do MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive para o Google Cloud.
Escolha entre diferentes produtos de processamento de dados no Google Cloud.

Habilidades que você vai ganhar
Engenharia de informações
Google Cloud
BigQuery
Tensorflow
Computação em nuvem
Plataforma do Google Cloud
Sobre este certificado profissional

O Google Cloud Professional Data Engineer Certification foi classificado como o número 1 na lista de 15 certificações mais bem remuneradas da Global Knowledge em 2021! Inscreva -se agora para se preparar!

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87% dos usuários certificados pelo Google Cloud se sentem mais confiantes em suas habilidades em nuvem. Este programa fornece as habilidades necessárias para avançar sua carreira e fornece treinamento para apoiar sua preparação para a certificação do engenheiro de dados profissional do Google Cloud, reconhecido pelo setor.

Aqui está o que você tem que fazer

1) Preencha o Certificado Profissional de Engenharia de Dados da Coursera

2) Revise outros recursos recomendados para o Exame de Certificação de Engenheiro de Dados Profissionais do Google Cloud

3) Revise o Guia do Exame de Engenheiro de Dados Profissional

4) Perguntas completas sobre engenheiros de dados profissionais

5) Registre -se no Exame de Certificação do Google Cloud (remotamente ou em um centro de teste)

Projeto de aprendizado aplicado

Este certificado profissional incorpora laboratórios práticos usando a plataforma QWIKLABS. Esses componentes práticos permitirão que você aplique as habilidades que você aprende. Os projetos incorporam produtos do Google Cloud Platform usados ​​no QWIKLABS. Você ganhará experiência prática prática com os conceitos explicados ao longo dos módulos.

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% cursos online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Defina e mantenha prazos flexíveis.
Nível intermediário
Você deve ter proficiência básica com uma linguagem de consulta comum, como o SQL; Experiência em desenvolvimento de aplicativos usando linguagens de programação comuns.
Aproximadamente 5 meses para concluir
Ritmo sugerido de 3 horas/semana
Inglês
Legendas: inglês, francês, português (europeu), russo, espanhol

O que é um certificado profissional?
Construa as habilidades para preparar o emprego
Esteja você deseja iniciar uma nova carreira ou alterar o seu atual, os certificados profissionais em Coursera ajudam você a se preparar. Aprenda no seu próprio ritmo, sempre que e onde quer que seja mais conveniente para você. Inscreva -se hoje e explore uma nova carreira com um teste gratuito de 7 dias. Você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento.
Projetos práticos
Aplique suas habilidades com projetos práticos e construa um portfólio que mostre a prontidão para o seu trabalho para os empregadores em potencial. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para obter seu certificado.
Ganhe uma credencial de carreira
Ao concluir todos os cursos do programa, você ganhará um certificado para compartilhar com sua rede profissional, além de desbloquear o acesso a recursos de suporte de carreira para ajudá -lo a iniciar sua nova carreira. Muitos certificados profissionais têm parceiros de contratação que reconhecem a credencial de certificação profissional e outros podem ajudar a prepará -lo para um exame de certificação. Você pode encontrar mais informações sobre páginas individuais de certificação profissional onde elas se aplica.

Google Cloud Big Data e Fundamentos de aprendizado de máquina
Este curso apresenta os produtos e serviços do Google Cloud Big Data e Machine Learning que suportam o ciclo de vida de dados para AI. Ele explora os processos, desafios e benefícios da criação de um pipeline de big data e modelos de aprendizado de máquina com AI de vértice no Google Cloud.
Modernizando lagos de dados e data warehouses com o Google Cloud
Os dois componentes principais de qualquer pipeline de dados são lagos e armazéns de dados. Este curso destaca casos de uso para cada tipo de armazenamento e mergulha nas soluções disponíveis de Data Lake e Warehouse no Google Cloud em detalhes técnicos. Além disso, este curso descreve o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados bem -sucedidos para as operações de negócios e examina por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente em nuvem.
Construindo pipelines de dados em lote no GCP
Este é o primeiro curso da engenharia de dados na série Google Cloud. Depois de concluir este curso, inscreva -se nos pipelines de dados em lote de construção no curso do Google Cloud.
Construindo sistemas de análise de streaming resiliente no Google Cloud
Os pipelines de dados normalmente se enquadram em um dos paradigmas extra-carregados, de transformar-se-transformar ou extrair transformar-se-transformar. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado e quando para dados em lote. Além disso, este curso abrange várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo BigQuery, executando o Spark no DATAPROC, gráficos de pipeline em fusão de dados em nuvem e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os alunos terão experiência prática na criação de componentes de pipeline de dados no Google Cloud usando o QWIKLABS.