Google Dataflow: Fundamentos de Pipelines de Dados
No dia a dia de equipes de dados, é cada vez mais comum lidar com volumes crescentes de dados, eventos contínuos e múltiplas fontes de ingestão, o que exige compreender como pipelines de dados são estruturados, executados e monitorados em ambientes de nuvem. Para profissionais em início de carreira, entrar nesse contexto sem uma base sólida costuma gerar insegurança e retrabalho.
Explore mais sobre o curso
O curso Google Dataflow – Fundamentos de Pipelines de Dados foi desenvolvido para profissionais que estão dando os primeiros passos em Engenharia de Dados e precisam entender como pipelines de dados funcionam na prática, especialmente nos cenários de batch e streaming no Google Cloud. O foco está na compreensão do papel do Dataflow e do modelo de pipelines do Apache Beam, permitindo que o participante entenda como os dados fluem, são transformados e entregues ao longo do processo. Ao final do curso, o participante estará mais preparado para ler, executar e acompanhar pipelines existentes, dialogar tecnicamente com equipes mais experientes e evoluir com segurança para responsabilidades maiores, construindo uma base sólida para atuação como Data Engineer Júnior e para os próximos níveis da jornada Dataflow.
Módulos do Curso
- O modelo de programação Beam Fundamentos de Apache Beam
- Pipelines, transforms e PCollections Fundamentos de Apache Beam
- Conceitos básicos de paralelismo Fundamentos de Apache Beam
- Estrutura de pipelines em batch Pipelines Batch no Dataflow
- Leitura e escrita de dados Pipelines Batch no Dataflow
- Execução e acompanhamento Pipelines Batch no Dataflow
- Diferença entre batch e streaming Pipelines de Streaming
- Eventos, janelas e noções de tempo Pipelines de Streaming
- Primeiros exemplos de pipelines contínuos Pipelines de Streaming
- Execução de jobs no Dataflow Monitoramento e Operação Básica
- Logs e métricas Monitoramento e Operação Básica
- Cuidados iniciais com custos Monitoramento e Operação Básica
Confira tudo que voce vai dominar neste curso.
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