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Engenharia de dados

Advanced 5 Steps Horas 37 Créditos

Esta Quest de nível avançado é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Google Cloud Certified Professional Data Engineer. Abrangendo desde o Big Query até o Dataproc e o TensorFlow, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento de engenharia de dados do GCP. Os laboratórios ajudarão a desenvolver suas habilidades, mas será necessário se preparar mais. O exame é difícil, por isso recomendamos que você estude materiais externos, além de ter experiência com engenharia de dados na nuvem.

Data Machine Learning Business Transformation

Prerequisites:

Essa busca exige proficiência com Serviços de BPC, em especial as relativas ao trabalho com grandes conjuntos de dados. Recomenda-se que o aluno tenha pelo menos ganhou um emblema, completando os laboratórios práticos na linha de base: Dados, ML, e AI e / ou o GCP Essentials Quests antes de começar. A experiência adicional laboratório com o Processamento de Dados Scientific and the Machine APIs de Aprendizagem Quests será útil.

Quest Outline

Laboratório prático

Crie um pipeline de transformação de dados com o Cloud Dataprep

O Cloud Dataprep da Trifacta é um serviço de dados inteligente que permite a exploração visual, a limpeza e a preparação de dados estruturados e não estruturados para análise. Neste laboratório, você usará a IU do Cloud Dataprep para criar um pipeline de transformação de dados.

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Laboratório prático

Execute um pipeline de processamento de texto de Big Data no Cloud Dataflow

Neste laboratório, você usará o Google Cloud Dataflow para criar um projeto Maven com o SDK do Cloud Dataflow e executará um pipeline distribuído de contagem de palavras usando o Console do Google Cloud Platform.

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Laboratório prático

Crie um pipeline de análise de Internet das Coisas (IoT na sigla em inglês) no Google Cloud Platform

Este laboratório mostra como conectar e gerenciar dispositivos usando o Cloud IoT Core, ingerir o fluxo de informações usando o Cloud Pub/Sub, processar os dados de IoT usando o Cloud Dataflow e analisar esses dados com o BigQuery. Assista ao vídeo Easily Build an IoT Analytics Pipeline.

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Laboratório prático

Faça streaming de Kafka da Internet das Coisas (IoT na sigla em inglês) para o Google Cloud Pub/Sub

Neste laboratório, você criará uma instância do Confluent Kafka para se comunicar com o Google Cloud Pub/Sub usando mecanismos de coleta e origem.

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Laboratório prático

Processamento ETL no GCP usando o Dataflow e o BigQuery

Neste laboratório, você criará vários pipelines para ingerir dados de conjuntos publicamente disponíveis no BigQuery.

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Laboratório prático

Preveja compras de visitantes com um modelo de classificação no BQML

Neste laboratório, você executará algumas consultas comuns usando um novo conjunto de dados de comércio eletrônico com o objetivo de encontrar informações sobre hábitos de compra dos clientes que sejam relevantes para empresas.

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Laboratório prático

Estimar tarifas de táxi com um modelo de previsão do BigQuery ML

Neste laboratório, você analisará milhões de corridas dos táxis amarelos de Nova York, disponibilizadas em um conjunto de dados público do BigQuery, criará um modelo de machine learning dentro do BigQuery para prever as tarifas cobradas e avaliará o desempenho das previsões do seu modelo.

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Laboratório prático

Preveja preços de imóveis com o TensorFlow e o Cloud ML Engine

Neste laboratório, você criará uma solução completa de machine learning com o TensorFlow e o Cloud ML Engine e também usará a nuvem para fazer um treinamento distribuído e uma predição on-line.

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