Participante desde 2023
Gerenciamento de Segurança no Google Cloud
Earned Jul 28, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Jul 23, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Jul 10, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jul 6, 2023 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Português Brasileiro
Earned Jul 4, 2023 EDT
Este curso de treinamento autoguiado oferece aos participantes um amplo estudo sobre controles e técnicas de segurança no Google Cloud. Com palestras gravadas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo o Cloud Identity, o Resource Manager, o Cloud IAM, os firewalls de nuvem privada virtual, o Cloud Load Balancing, peering do Cloud, o Cloud Interconnect e o VPC Service Controls. Este é o primeiro curso da série Segurança no Google Cloud. Quando completar este curso, inscreva-se no Práticas recomendadas de segurança no Google Cloud.
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.
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.
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.
Neste curso, conhecemos os desafios mais comuns enfrentados pelos analistas de dados e como resolvê-los com as ferramentas de big data no Google Cloud. Ao longo do caminho, você vai aprender um pouco de SQL e se familiarizar com o uso do BigQuery e do Dataprep para analisar e transformar seus conjuntos de dados. Este é o primeiro curso da série From Data to Insights with Google Cloud. Depois de concluir este curso, inscreva-se no curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.