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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Hitesh Ahuja

Participante desde 2025

Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer Earned Dec 30, 2025 EST
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery Earned Dec 26, 2025 EST
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud Earned Dec 23, 2025 EST
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery Earned Dec 22, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines Earned Dec 22, 2025 EST
Como criar uma malha de dados com o Dataplex Earned Dec 3, 2025 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Dec 2, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações Earned Dec 1, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Nov 29, 2025 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Nov 27, 2025 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Nov 25, 2025 EST
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Nov 18, 2025 EST
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud Earned Oct 19, 2025 EDT
Google Cloud: Prompt Engineering Guide Earned Jul 25, 2025 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud Earned Jun 11, 2025 EDT
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud Earned Jun 11, 2025 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud Earned Apr 27, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais Earned Apr 27, 2025 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Apr 16, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos Earned Apr 14, 2025 EDT
Google Cloud Essentials Earned Mar 15, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Feb 26, 2025 EST

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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Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.

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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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Neste curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.

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Na segunda parte desta série, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de pipelines usando o SDK do Beam. Primeiro, vamos conferir um resumo dos conceitos do Apache Beam. Depois disso, falaremos sobre como processar dados de streaming usando janelas, marcas d’água e gatilhos. Em seguida, vamos ver as opções de origens e coletores para seus pipelines, além de esquemas para expressar seus dados estruturados e como fazer transformações com estado usando as APIs State e Timer. A próxima tarefa será conferir as práticas recomendadas para maximizar o desempenho do pipeline. No final do curso, apresentaremos as APIs SQL e Dataframes, que representam sua lógica de negócios no Beam. Além disso, veremos como desenvolver pipelines de maneira iterativa usando os notebooks do Beam.

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Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Dataplex para mostrar sua capacidade de usar o Dataplex para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Dataplex.

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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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Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.

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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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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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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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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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Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.

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Google Cloud : Prompt Engineering Guide examines generative AI tools, how they work. We'll explore how to combine Google Cloud knowledge with prompt engineering to improve Gemini responses.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: configurar e criar imagens de contêiner do Docker, criar e gerenciar clusters do Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar o kubectl para o gerenciamento eficiente de clusters e implantar aplicativos do Kubernetes com a prática de entrega contínua (CD).

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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e atribuir papéis com o Identity and Access Management (IAM); criar e gerenciar contas de serviço; ativar a conectividade particular entre redes de nuvem privada virtual (VPC); restringir o acesso ao aplicativo usando o Identity-Aware Proxy; gerenciar chaves e dados criptografados usando o Cloud Key Management Service (KMS) e criar um cluster particular do Kubernetes.

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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como criar uma rede segura do Google Cloud, que apresenta vários recursos relacionados a redes para criar, escalonar e proteger seus aplicativos no Google Cloud.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.

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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.

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Neste curso introdutório, você terá prática com as ferramentas e os serviços essenciais do Google Cloud. Vídeos opcionais estão disponíveis para fornecer mais contexto e revisar os conceitos abordados nos laboratórios. O curso Google Cloud Essentials é uma introdução recomendada para quem quer aprender sobre o Google Cloud. Você pode entrar com pouco ou nenhum conhecimento prévio em nuvem e sair com habilidades práticas que você pode aplicar ao seu primeiro projeto no Google Cloud. Desde a criação de comandos do Cloud Shell e a implantação da sua primeira máquina virtual até a execução de aplicativos no Kubernetes Engine ou com balanceamento de carga, o Google Cloud Essentials é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.

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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.

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