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Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud · LearnSpace
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courseraIT и технологии

Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud

Курс от Google Cloud
Средний≈ 10.6 чБразильский португальский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

"Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes. Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud."

Навыки, которые вы освоите

Data PipelinesData ValidationData TransformationExtract, Transform, LoadData QualityGoogle Cloud PlatformData CleansingApache SparkScalabilityDataflowData ProcessingSystem MonitoringPerformance TuningData IntegrityData WarehousingCloud Services

Программа курса

4 модулей · 29 учебных материалов

01Quando escolher pipelines de dados em lote3 материалов
Pipelines de dados em lote e seus casos de usoPLUGINProcessamento e desafios comuns PLUGINTeste do módulo 1: Quando escolher pipelines de dados em loteЗадание
02Projetar e criar pipelines de dados em lote9 материалов

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Обучение на Coursera

≈ 10.6 ч

4 модулей

Язык: Бразильский португальский

Часть программы вашего университета
Projetar pipelines em lotePLUGIN
Transformações de dados em grande escalaPLUGIN
Dataflow e Serverless para Apache SparkPLUGIN
Teste do módulo 2: Design e transformaçõesЗадание
Orquestração e conexões de dadosPLUGIN
Executar um pipeline do Apache SparkPLUGIN
Otimizar a performance do pipeline em lotePLUGIN
Laboratório: Criar um pipeline de dados em lote simples com o Serverless para Apache SparkВнешний инструмент
Laboratório: Criar um pipeline de dados em lote simples com a interface do job builder do DataflowВнешний инструмент
03 Controlar a qualidade dos dados nos pipelines de dados em lote8 материалов

Visão geral

Validação e limpeza de dados em lotePLUGINRegistrar e analisar errosPLUGINEvolução do esquema nos pipelines em lotePLUGINTeste do Módulo 3: Validação de dados e evolução do esquemaЗаданиеIntegridade e duplicação de dadosPLUGINEliminação de duplicação com o Serverless para Apache SparkPLUGINEliminação de duplicação com o DataflowPLUGINLaboratório: Validar a qualidade dos dados em um pipeline em lote com o Serverless para Apache SparkВнешний инструмент
04Orquestrar e monitorar pipelines de dados em lote9 материалов
Orquestração para processamento em lotePLUGINCloud ComposerPLUGINTeste do módulo 4: Orquestrações e DAGsЗаданиеObservabilidade unificadaPLUGINAlertas e solução de problemasPLUGINTeste do módulo 4: ObservabilidadeЗаданиеGerenciamento visual de pipelinesPLUGINLaboratório: Como criar pipelines em lote no Cloud Data FusionВнешний инструментParabéns: resumo do cursoPLUGIN