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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Haroon Ahmad

Participante desde 2023

Liga Bronze

14065 pontos
A Zona de Certificação de Arcade Agosto 2024 Earned Aug 21, 2024 EDT
Introdução à IA generativa Earned Aug 21, 2024 EDT
Nível 3: Google Cloud Functions Earned Aug 21, 2024 EDT
O Acampamento Base do Arcade Agosto de 2024 Earned Aug 19, 2024 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Aug 17, 2023 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Aug 5, 2023 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Aug 3, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Aug 3, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Jul 24, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud Earned Jul 24, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Jul 14, 2023 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Jul 14, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Jun 17, 2023 EDT

As certificações do Google Cloud oferecem uma maneira tangível de você demonstrar suas habilidades para empregadores potenciais ou atuais. Essas certificações incorporam perguntas baseadas em desempenho, testando sua experiência prática por meio de tarefas práticas. Comece sua jornada para se tornar um Google Certified Professional com a ajuda do Arcade Cert Zone. Seja uma das primeiras 20 pessoas a concluir o desafio e ganhe um voucher de desconto de 100% para seu próximo Google Cloud Digital Leader Examination. Bem-vindo!

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.

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Ganhe uma credencial exclusiva do Google Cloud ao ganhar experiência prática com o Google Cloud Functions. Aprenda a criar e implementar funções sem servidor em várias linguagens de programação, incluindo Node.js, .NET, PHP, Ruby e Python. Ideal para todos, mesmo se você for novo na nuvem!

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Bem-vindo ao Base Camp, onde você desenvolverá habilidades essenciais do Google Cloud (disponíveis em espanhol e português também!) e ganhará uma credencial exclusiva que abrirá portas para a nuvem para você. Nenhuma experiência anterior é necessária!

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Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery 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.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o 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); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.

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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.

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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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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes. Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.

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Neste curso, você vai resolver desafios reais enfrentados na criação de pipelines de dados de streaming. O foco é gerenciar dados contínuos e ilimitados com os produtos do Google Cloud.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar um data warehouse com o 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.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no 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.

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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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