Course

Serverless Data Processing Dataflow em Português Brasileiro

Google Cloud

O curso "Serverless Data Processing Dataflow em Português Brasileiro" oferece uma abordagem abrangente para o processamento de dados com foco no Google Cloud Dataflow. Ao longo de três módulos, os participantes aprenderão a integrar o Apache Beam e o Cloud Dataflow para atender às demandas de processamento de dados de suas organizações. Além disso, o curso aborda o desenvolvimento de pipelines avançados, operações e monitoramento, solução de problemas, testes e CI/CD em pipelines do Dataflow.

Os tópicos incluem:

  • Integração do Apache Beam e Cloud Dataflow
  • Desenvolvimento de pipelines avançados
  • Operações e monitoramento de pipelines
  • Testes e CI/CD em pipelines do Dataflow

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Serverless Data Processing Dataflow em Português Brasileiro
Course Modules

Este curso abrange três módulos: Fundamentos, Operações e Desenvolvimento de Pipelines. Os participantes aprenderão a integrar o Apache Beam e o Cloud Dataflow, realizar operações e monitoramento de pipelines, além de desenvolver pipelines avançados.

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations em Português Brasileiro

O módulo Fundamentos foca na integração do Apache Beam e Cloud Dataflow para atender às necessidades de processamento de dados da organização. Os tópicos incluem o Beam Portability Framework, habilitação do Shuffle & Streaming Engine e Programação Flexível de Recursos para eficiência em termos de custos.

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations em Português Brasileiro

O módulo Operações aborda o monitoramento, solução de problemas, testes e CI/CD em pipelines do Dataflow, além da implantação com foco na confiabilidade para maximizar a estabilidade da plataforma de processamento de dados.

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines em Português Brasileiro

O módulo Desenvolvimento de Pipelines explora o desenvolvimento avançado de pipelines usando o Beam SDK, processamento de dados em streaming, opções para fontes e destinos, schemas, transformações stateful, melhores práticas e o uso de SQL e Dataframes para representar a lógica do negócio.

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