Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Sep 23, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Português Brasileiro
Earned Sep 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 20, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 18, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 16, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 12, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned Sep 22, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Sep 22, 2021 EDT
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned Sep 21, 2021 EDT
Scientific Data Processing
Earned Sep 21, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Sep 20, 2021 EDT
Applied Data: Blockchain
Earned Sep 20, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Sep 20, 2021 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned Sep 20, 2021 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned Sep 19, 2021 EDT
Create ML Models with BigQuery ML
Earned Sep 19, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 17, 2021 EDT
Derive Insights from BigQuery Data
Earned Sep 16, 2021 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Sep 16, 2021 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Sep 16, 2021 EDT
Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame de certificação PDE (Professional Data Engineer). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudos individuais.
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A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
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O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas para gerar métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML; e usar o Cloud Composer para copiar dados em vários locais. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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This quest offers hands-on practice with Cloud Data Fusion, a cloud-native, code-free, data integration platform. ETL Developers, Data Engineers and Analysts can greatly benefit from the pre-built transformations and connectors to build and deploy their pipelines without worrying about writing code. This Quest starts with a quickstart lab that familiarises learners with the Cloud Data Fusion UI. Learners then get to try running batch and realtime pipelines as well as using the built-in Wrangler plugin to perform some interesting transformations on data.
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Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o Big Query, o Dataproc e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.
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Quer transformar seus dados de marketing em insights e criar painéis? Reúna todos os dados em um único lugar para fazer análises em grande escala e criar modelos. Use o BigQuery e aprenda a fazer consultas para gerar insights repetíveis, escalonáveis e valiosos sobre seus dados. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura nem precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Além disso, ele permite que você se concentre na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this Quest you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. This Quest brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this Quest utilizes advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start. The final lab is an advanced challenge-style lab in which there are elements where you are not provided the answer but must solve it for yourself.
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Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e escalonável. Com ele, as organizações descobrem, compreendem e gerenciam rapidamente todos os dados. Nesta Quest, vamos começar com algo simples - você aprenderá como pesquisar e adicionar tags a recursos de dados e metadados usando o Data Catalog. Depois que você aprender a desenvolver seus próprios modelos de tags correlacionados a dados da tabela do BigQuery, mostraremos como criar conectores do MySQL, PostgreSQL e SQLServer para o Data Catalog.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Prepare Data for ML APIs on Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e testam sua habilidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado nas suas redes sociais e currículo.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Build a Data Warehouse with BigQuery para mostrar que você sabe mesclar dados para criar novas tabelas; solucionar problemas de mesclagens; adicionar dados ao final com uniões; criar tabelas particionadas por data; além de trabalhar com JSON, matrizes e structs no BigQuery. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Create ML Models with BigQuery ML para demonstrar que você é capaz de: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Derive Insights from BigQuery Data para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Looker Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com seus contatos.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Esta é a primeira de duas Quests de laboratórios práticos e é derivada dos exercícios do livro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta primeira Quest, que aborda o capítulo 8, você poderá praticar todos os aspectos de ingestão, preparação, processamento, consulta, exploração e visualização de conjuntos de dados usando as ferramentas e os serviços do Google Cloud Platform.
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Sep 23, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Português Brasileiro
Earned Sep 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 20, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 18, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 16, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 12, 2023 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML
Earned Sep 22, 2021 EDT
![Selo para [DEPRECATED] Data Engineering](https://cdn.qwiklabs.com/%2BCsWnL49dO1EiQScypoKfAJdI8oWEgDWqu5PBt%2FWepc%3D)
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Sep 22, 2021 EDT
Building Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned Sep 21, 2021 EDT
Scientific Data Processing
Earned Sep 21, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Sep 20, 2021 EDT
Applied Data: Blockchain
Earned Sep 20, 2021 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Sep 20, 2021 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud
Earned Sep 20, 2021 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery
Earned Sep 19, 2021 EDT
Create ML Models with BigQuery ML
Earned Sep 19, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 17, 2021 EDT
Derive Insights from BigQuery Data
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NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Sep 16, 2021 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Sep 16, 2021 EDT