Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um desses três paradigmas: extração e carregamento (EL), extração, carregamento e transformação (ELT) ou extração, transformação e carregamento (ETL). 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.
Informações sobre o curso
Objetivos
- Analisar diferentes métodos de carregamento de dados: EL, ELT e ETL e quando usar cada um deles.
- 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.
Pré-requisitos
Experiência com atividades de modelagem de dados e ETL (extração, transformação e carregamento).
Experiência com desenvolvimento de aplicativos usando uma linguagem de programação comum, como Python ou Java.
Público-alvo
Desenvolvedores responsáveis por projetar pipelines e arquiteturas para processamento de dados.
Idiomas disponíveis
English, español (Latinoamérica), 日本語, français, português (Brasil), italiano, and 한국어
O que eu faço quando terminar o curso?
Ao final do curso, você pode navegar pelo conteúdo complementar do programa de aprendizado ou conferir nosso catálogo.
Quais selos eu posso ganhar?
Ao terminar um curso, você receberá um selo de conclusão. Os selos são exibidos no seu perfil e podem ser compartilhados nas suas redes sociais.
Tem interesse em participar desse curso com um dos nossos parceiros?
Confira o conteúdo do Google Cloud no Coursera e no Pluralsight.
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