Sigit Pramana
Participante desde 2023
Liga Bronze
109160 pontos
Participante desde 2023
Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.
Este é o quarto de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai desenvolver habilidades nos cinco estágios principais da visualização de dados na nuvem: narrativa, planejamento, análise de dados, criação de visualizações e compartilhamento dos dados com outras pessoas. Você também vai adquirir experiência em atividades de UI/UX para criar visualizações impactantes e nativas da nuvem, além de trabalhar com ferramentas de visualização de dados para analisar conjuntos de dados, elaborar relatórios e criar painéis que auxiliam nas decisões e promovem a colaboração.
Este é o terceiro de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Nele, você vai começar com uma visão geral da jornada dos dados, desde a coleta até os insights. Você vai aprender a usar o SQL para converter dados brutos para um formato usável. Depois vai saber como transformar grandes volumes de dados com um pipeline de dados. Por último, você vai ganhar experiência aplicando estratégias de transformação em conjuntos de dados reais para atender necessidades comerciais.
Este é o segundo dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. O assunto deste curso é a estruturação e a organização dos dados. Você vai adquirir experiência prática com a arquitetura de data lakehouse e os componentes de nuvem como o BigQuery, o Google Cloud Storage e o DataProc, usados para armazenar, analisar e processar grandes conjuntos de dados.
Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.
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.
Esta coleção de laboratórios mostra todos os benefícios de integrar os serviços e ferramentas do Google Cloud a apps do Workspace. Por exemplo, usar o Node.js para criar um bot de pesquisa, a API Natural Language para reconhecer o sentimento em um documento Google e criar um chatbot com o Apps Script.
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.
Conclua o curso intermediário Segurança na entrega de software para demonstrar sua proficiência na integração proativa da segurança ao ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) com os princípios do DevSecOps. Você vai aprender a usar o Google Kubernetes Engine (GKE) e o Cloud Run para uma implantação segura de imagens de contêineres, implementar a verificação automatizada de vulnerabilidades para identificar riscos de forma proativa e simplificar o desenvolvimento de aplicativos com o Artifact Registry mantendo o foco na segurança. Além disso, você vai aprender a integrar o Cloud Build para processos de desenvolvimento robustos e a implementar políticas de controle de admissão para ter um controle detalhado sobre seu ambiente.
Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
Este curso de nível introdutório mostra aos desenvolvedores de aplicativos como o ecossistema do Google Cloud facilita a criação de apps nativos da nuvem seguros, escalonáveis e inteligentes. Você vai aprender a desenvolver e escalonar aplicativos sem configurar uma infraestrutura, além de executar análises de dados, extrair insights dos dados e usar APIs de ML pré-treinadas para aproveitar os recursos de machine learning, mesmo se não for especialista no assunto. Também vamos mostrar como vários serviços do Google se integram perfeitamente a APIs para criar apps inteligentes.
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.
Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.
Conclua o selo de habilidade introdutório Proteger dados do Lakehouse para demonstrar suas habilidades com IAM, BigQuery, Lakehouse e Data Catalog no Knowledge Catalog para criar e proteger tabelas do Lakehouse.
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Noções básicas do Google Cloud Compute, onde você aprende a trabalhar com máquinas virtuais (VMs), discos e servidores da Web usando o Compute Engine.
Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.
Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.
Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. 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.
Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.
Ganhe o selo de habilidade introdutório ao concluir o curso Automatize a captura de dados em escala com Document AI. Neste curso, você vai aprender a extrair, processar e capturar dados usando a Document AI.
Conquiste o Selo de Habilidade concluindo o curso Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas, onde você aprenderá a usar ferramentas de API relacionadas à fala para sintetizar e transcrever fala.
Conclua o treinamento e receba o selo de habilidade introdutório de "Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen". Com ele, você vai ser capaz de demonstrar as seguintes competências: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, geração de imagens usando os modelos avançados do Gemini e Imagen do Google e implantação de aplicativos na plataforma Vertex AI.
Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Agent Platform para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Agent Platform Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.
Ganhe sua primeira credencial do Google Cloud em 2025 aprendendo operações de dados e otimização de fluxo de trabalho. Pratique ferramentas como Cloud Dataprep, BigLake e Config Sync para simplificar o gerenciamento de dados, reduzir custos e automatizar tarefas. Não importa se você está analisando logs do BigQuery ou organizando dados no BigLake, esses laboratórios foram projetados para melhorar seu fluxo de trabalho, sem necessidade de experiência!
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 4 de Janeiro. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Janeiro, Semana 4!
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 3 de Janeiro. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Janeiro, Semana 3!
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 2 de Janeiro. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Janeiro, Semana 2!
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 1 de Janeiro. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Janeiro, Semana 1!
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Streaming de análises para o BigQuery, em que você usa o Pub/Sub, o Dataflow e o BigQuery juntos para transmitir dados para análise.
O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.
Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
Organizações de vários portes estão adotando a tecnologia e a flexibilidade da nuvem para transformar a forma como operam. No entanto, gerenciar e escalonar recursos na nuvem de maneira eficaz é uma tarefa complexa. Este curso aborda os conceitos fundamentais de operações modernas, confiabilidade e resiliência na nuvem, além de mostrar como o Google Cloud pode ajudar a dar suporte a esses esforços. Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
Conforme as organizações movem os próprios dados e aplicativos para a nuvem, novos problemas de segurança podem aparecer. Este curso aborda os fundamentos da segurança na nuvem, o valor da infraestrutura com segurança incorporada ao design do Google Cloud e a estratégia de defesa em profundidade, destacando como as operações orientadas por IA e as ferramentas de compliance ajudam as organizações a atender aos rigorosos requisitos regulatórios globais. Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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.
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.
Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. Neste curso, você vai conhecer esses desafios e soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um deles. Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
A inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) representam importantes evoluções nas tecnologias da informação que estão transformando rapidamente uma ampla variedade de setores. O curso "Inovação com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar IA e ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar pessoas a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro dos seus próprios negócios.
A tecnologia de nuvem é um recurso poderoso e, quando combinada com dados, se torna um catalisador de inovação e experiências aprimoradas para o cliente. O curso "Transformação de dados com o Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a nuvem para tornar os dados mais acessíveis, úteis e valiosos. Como parte do programa de aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
A transformação digital é uma jornada decisiva para as organizações modernas, e estabelecer uma base sólida em computação em nuvem é o primeiro passo para impulsionar inovações que realmente façam a diferença. O curso Transformação digital com o Google Cloud apresenta as principais tecnologias e estruturas estratégicas que ajudam as organizações a modernizar as operações. Este curso explora conceitos fundamentais da nuvem, a infraestrutura de rede global e o modelo de responsabilidade compartilhada para que líderes possam trilhar seu caminho rumo à nuvem com total confiança. Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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.
Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.
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.
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Nele, você vai adquirir experiência prática com os parceiros do de compartilhamento de dados, que têm conjuntos de dados próprios que os clientes podem usar para casos de uso de análise. Os clientes assinam e consultam esses dados na própria plataforma, depois os aprimoram com os conjuntos de dados e usam ferramentas de visualização nos painéis voltados para o cliente.
Conclua o selo de habilidade introdutório Organizar e governar dados com o Dataplex para demonstrar habilidades em: criação de recursos do Dataplex, criação de tipos de aspectos e aplicação de aspectos a entradas no Dataplex. Os selos de habilidade validam seu conhecimento prático sobre produtos específicos com avaliações em laboratórios e desafios. Ganhe um selo ao concluir um curso ou vá direto para o laboratório com desafio e receba seu selo hoje mesmo. Esses selos comprovam seu domínio em determinados assuntos, aprimoram seu currículo e, por fim, abrem mais portas no mercado de trabalho. Acesse seu perfil para ver os selos que você ganhou.
Conquiste o selo de habilidade introdutório Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker para mostrar que você sabe: filtrar, ordenar e dinamizar dados; mesclar resultados de diferentes Análises do Looker; e usar funções e operadores para criar dashboards e relatórios do Looker para análise e visualização de dados.
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.
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 3 de junho. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Junho, Semana 3!
Corra até a linha de chegada com o Arcade junho Speedrun e adquira habilidades valiosas junto com uma credencial exclusiva do Google Cloud. Tenha experiência prática com APIs, aprenda a criar um aplicativo sem servidor e muito mais! Nenhuma experiência anterior necessária.
Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud. Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas. Conclua os cursos na seguinte ordem: 1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem 2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud 3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud 4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.
Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud se destinam a pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias. Ao final da série, os participantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas. Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem: 1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem 2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud 3. Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud 4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias. Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas. Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem: 1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem 2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud 4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud Este terceiro curso aborda ferramentas de automação e gerenciamento em nuvem, além da criação de redes seguras.
Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além do papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias. Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas. Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem: 1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem 2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud 4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud Este último curso da série revisa quais são serviços de Big Data gerenciados, o que é machine learning e qual o valor dele e como comprovar sua capacidade no Google Cloud, conquistando selos de hab…
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.
Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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.
Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.
Este é o terceiro de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Nele, você vai começar com uma visão geral da jornada dos dados, desde a coleta até os insights. Você vai aprender a usar o SQL para converter dados brutos para um formato usável. Depois vai saber como transformar grandes volumes de dados com um pipeline de dados. Por último, você vai ganhar experiência aplicando estratégias de transformação em conjuntos de dados reais para atender necessidades comerciais.
Este é o segundo dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. O assunto deste curso é a estruturação e a organização dos dados. Você vai adquirir experiência prática com a arquitetura de data lakehouse e os componentes de nuvem como o BigQuery, o Google Cloud Storage e o DataProc, usados para armazenar, analisar e processar grandes conjuntos de dados.
Este é o quarto de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai desenvolver habilidades nos cinco estágios principais da visualização de dados na nuvem: narrativa, planejamento, análise de dados, criação de visualizações e compartilhamento dos dados com outras pessoas. Você também vai adquirir experiência em atividades de UI/UX para criar visualizações impactantes e nativas da nuvem, além de trabalhar com ferramentas de visualização de dados para analisar conjuntos de dados, elaborar relatórios e criar painéis que auxiliam nas decisões e promovem a colaboração.
Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.
Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer. Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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.
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.
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 Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog para mostrar sua capacidade de usar o Knowledge Catalog 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 Knowledge Catalog.
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!
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.
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.
Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. 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 ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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 Data Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.
Olá! Você está convidado a participar do Arcade Trivia para a Semana 1 de Maio. Jogue durante todo o mês e aprimore sua jornada de aprendizado na nuvem. Toda semana, lançaremos um novo conjunto de perguntas para testar seu conhecimento sobre a Plataforma Google Cloud. Comece agora mesmo e ganhe a insígnia de Trivia de Junho, Semana 1!
Animado para seguir suas estrelas favoritas do futebol em sua próxima missão? Use os guias de viagem GenAIus para aprender como interagir com aplicativos de bate-papo, dominar a engenharia de prompts, compreender a importância do contexto na IA e trabalhar com IA generativa. Ganhe uma credencial exclusiva de IA generativa do Google Cloud e mostre suas novas habilidades! Não é necessária experiência prévia!
O mundo digital acelerado de hoje precisa de especialistas em segurança. Torne-se um dominando os detalhes de segurança e conformidade na nuvem! Aumente seu conjunto de habilidades com uma credencial do Google Cloud. Não é necessária experiência anterior!