К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro

Курс от Google Cloud
Продвинутый≈ 14.9 чБразильский португальский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this second installment of the Dataflow course series, we are going to be diving deeper on developing pipelines using the Beam SDK. We start with a review of Apache Beam concepts. Next, we discuss processing streaming data using windows, watermarks and triggers. We then cover options for sources and sinks in your pipelines, schemas to express your structured data, and how to do stateful transformations using State and Timer APIs. We move onto reviewing best practices that help maximize your pipeline performance. Towards the end of the course, we introduce SQL and Dataframes to represent your business logic in Beam and how to iteratively develop pipelines using Beam notebooks.

Навыки, которые вы освоите

DataflowData ProcessingData PipelinesGoogle Cloud PlatformData TransformationSQLReal Time DataJupyterServerless ComputingApache KafkaAnalyticsData Import/Export

Программа курса

10 модулей · 62 учебных материалов

01Introduçao4 материалов

Visão geral

Introdução ao cursoВидеоHow to download course resourcesЧтениеImportant note about hands-on labsЧтение

Course Feedback

Como enviar feedbackЧтение
02Resumo dos conceitos do Beam

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 14.9 ч

10 модулей

Язык: Бразильский португальский

Субтитры: Английский

Часть программы вашего университета
8 материалов

Beam Concepts Review

Fundamentos do BeamВидеоTransformações de utilitárioВидеоCiclo de vida da DoFnВидео

Laboratório: Como escrever um pipeline de ETL usando o Apache Beam e o Cloud Dataflow

Como começar a usar o Google Cloud Platform e o QwiklabsВидеоLaboratório: Como escrever um pipeline de ETL usando o Apache Beam e o Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLaboratório: Como escrever um pipeline de ETL usando o Apache Beam e o Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Quiz

Resumo dos conceitos do BeamЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
03Janelas, gatilhos de marcas d'água9 материалов

Janelas, gatilhos de marcas d'água

JanelasВидеоMarcas d’águaВидеоGatilhosВидео

Lab: Batch Analytics Pipelines with Cloud Dataflow

Lab: Laboratório: Pipelines de análise de lotes com o Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLaboratório: Pipelines de análise de lotes com o Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Lab: Streaming Analytics Pipeline with Cloud Dataflow

Laboratório: Pipeline de análise de streaming com o Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLaboratório: Pipeline de análise de streaming com o Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Quiz

Janelas, marcas d’água e gatilhosЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
04Origens e coletores 10 материалов

Origens e coletores

Origens e coletoresВидеоE/S de texto e arquivosВидеоE/S do BigQueryВидеоE/S do Pub/SubВидеоE/S do KafkaВидеоE/S do BigTableВидеоE/S do AvroВидеоDoFn divisívelВидео

Quiz

Origens e coletoresЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
05Esquemas6 материалов

Esquemas

Esquemas do BeamВидеоExemplos de códigoВидео

Laboratório: Como fazer a ramificação de pipelines e de modelos flexíveis e personalizados do Dataflow

Laboratório: Como fazer a ramificação de pipelines e de modelos flexíveis e personalizados do Dataflow (Java)Внешний инструментLaboratório: Como fazer a ramificação de pipelines e de modelos flexíveis e personalizados do Dataflow (Python)Внешний инструмент

Quiz

EsquemasЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
06Estado e Timers5 материалов

Estado e Timers

API StateВидеоAPI TimerВидеоResumoВидео

Quiz

Estado e timersЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
07Práticas Recomendadas11 материалов

Best Practices

EsquemasВидеоComo lidar com dados que não podem ser processadosВидеоComo resolver errosВидеоGerador de códigos AutoValueВидеоProcessamento de dados JSONВидеоUse o ciclo de vida da DoFnВидеоOtimizações de pipelineВидео

Laboratório: Pipeline avançado de análise de streaming com o Cloud Dataflow

Laboratório: Pipeline avançado de análise de streaming com o Cloud Dataflow (Java)Внешний инструментLaboratório: Pipeline avançado de análise de streaming com o Cloud Dataflow (Python)Внешний инструмент

Quiz

Práticas recomendadasЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
08Dataflow SQL e DataFrames5 материалов

Dataflow SQL e DataFrames

SQL do Dataflow e do BeamВидеоGestão de janelas no SQLВидеоDataFrames do BeamВидео

Quiz

SQL e DataFrames do DataflowЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
09Notebooks do Beam3 материалов

Beam Notebooks

Notebooks do BeamВидео

Quiz

Notebooks do BeamЗадание

Recursos do módulo

Recursos do móduloЧтение
10Resumo1 материалов

Resumo

Resumo do cursoВидео