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Data Engineering

Advanced 6 etapas 7 horas 42 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 Professional Data Engineer do Google Cloud . Abrangendo o BigQuery, o Dataproc e o TensorFlow, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre a engenharia de dados do GCP. Os laboratórios desenvolverão suas habilidades, mas você precisará se preparar mais. O exame é difícil, por isso recomendamos que você estude outros materiais e conheça bem a engenharia de dados na nuvem. Procurando um laboratório prático para demonstrar suas habilidades e validar seu conhecimento? Ao concluir esta missão, inscreva-se e termine o laboratório de desafio adicional ao final dos Engineer Data in the Google Cloud para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud.

Data Machine Learning Business Transformation

Pré-requisitos:

Para esta Quest, é preciso ter proficiência nos serviços do Google Cloud, em especial os relacionados ao trabalho com grandes conjuntos de dados. É recomendável ter ao menos um selo de conclusão de laboratórios práticos nas Quests Baseline: Data, ML, and AI e/ou GCP Essentials antes de começar. Também será útil ter experiência em outros laboratórios das Quests Scientific Data Processing e Machine Learning APIs.

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

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

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

Processamento ETL no Google Cloud 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

Prever preços de imóveis com o TensorFlow e o AI Platform

Neste laboratório, você criará uma solução completa de machine learning usando o Tensorflow e o AI Platform. Você também usará a nuvem para fazer um treinamento distribuído e uma previsão on-line.

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Laboratório prático

Cloud Composer: como copiar tabelas do BigQuery em diferentes locais

Neste laboratório avançado, você criará e executará um fluxo de trabalho do Apache Airflow no Cloud Composer. O fluxo exportará tabelas de um conjunto de dados do BigQuery nos buckets do Cloud Storage nos EUA para os buckets na Europa. Depois você importará essas tabelas para um conjunto de dados do BigQuery na Europa.

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