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Vinicius Milere Moreira
Participante desde 2025
Liga Prata
47962 pontos
Google Cloud IAM e Rede para profissionais AWS
Earned Nov 11, 2026 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Nov 11, 2026 EST
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine
Earned Nov 11, 2026 EST
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud
Earned Nov 10, 2026 EST
Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS
Earned Nov 3, 2026 EST
Criar um data lake seguro no Cloud Storage
Earned Sep 4, 2026 EDT
Trilha do Arcade: Engenharia de dados e segurança
Earned Sep 4, 2026 EDT
Criar um data lake de streaming no Cloud Storage
Earned Sep 2, 2026 EDT
Enriquecer os metadados e a descoberta de dados do Lakehouse
Earned Aug 25, 2026 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal
Earned Aug 19, 2026 EDT
Armazenamento, tratamento e gerenciamento de dados no Google Cloud: console
Earned Aug 18, 2026 EDT
Re-Trilha Arcade: Cofres e Vetores
Earned Aug 18, 2026 EDT
Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados
Earned Aug 18, 2026 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Aug 17, 2026 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform
Earned Aug 17, 2026 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud
Earned Aug 11, 2026 EDT
Análise de imagens com a API Cloud Vision
Earned Aug 11, 2026 EDT
Criação de aplicativos orientados a eventos com o Eventarc
Earned Aug 11, 2026 EDT
Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud
Earned Aug 11, 2026 EDT
Conexão de redes em nuvem com o NCC
Earned Aug 11, 2026 EDT
Simulador Arcade: Engenheiro de Segurança de Rede
Earned Aug 11, 2026 EDT
Acesso privilegiado com IAM
Earned Aug 11, 2026 EDT
Implementação de pipelines de CI/CD no Google Cloud
Earned Aug 10, 2026 EDT
Trilha Arcade: Cloud Delivery Systems
Earned Aug 10, 2026 EDT
Desenvolva com Apps Script e AppSheet
Earned Aug 10, 2026 EDT
Monitoramento no Google Cloud
Earned Aug 7, 2026 EDT
Arcade Base Camp – Agosto de 2026
Earned Aug 7, 2026 EDT
Análise de sentimento com a API Natural Language
Earned Aug 7, 2026 EDT
Aventura Arcade: Data Vault
Earned Aug 7, 2026 EDT
Orquestre fluxos de trabalho multiagente com o Gemini Enterprise
Earned Aug 5, 2026 EDT
Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud
Earned Aug 5, 2026 EDT
Como usar funções, fórmulas e gráficos nas Planilhas Google
Earned Aug 5, 2026 EDT
Viagem Arcade: Google Sheets
Earned Aug 5, 2026 EDT
Organize e governe dados com o Dataplex
Earned Aug 4, 2026 EDT
Implantar e proteger APIs sem servidor com API Gateway
Earned Aug 4, 2026 EDT
Spans e Planos
Earned Aug 4, 2026 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner
Earned Aug 4, 2026 EDT
Arcade Base Camp Julho de 2026
Earned Jul 29, 2026 EDT
Simulador Arcade: Arquiteto de Data Mesh
Earned Jul 27, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Jul 20, 2026 EDT
Implantar seu primeiro agente
Earned Jul 17, 2026 EDT
Criar e implantar agentes em produção
Earned Jul 17, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Jul 17, 2026 EDT
Agentes empresariais e casos de uso
Earned Jul 17, 2026 EDT
Noções básicas de agentes
Earned Jul 17, 2026 EDT
Compartilhe dados com o Google Data Cloud
Earned Jul 2, 2026 EDT
Implantação de arquiteturas multiagente
Earned Jul 1, 2026 EDT
Streaming de análises para o BigQuery
Earned Jun 30, 2026 EDT
Data Studio Essentials
Earned Jun 29, 2026 EDT
[DEPRECATED] Architecting an AI Inference Stack
Earned Mar 30, 2026 EDT
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud
Earned Mar 24, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame)
Earned Feb 23, 2026 EST
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Feb 23, 2026 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines
Earned Feb 19, 2026 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Feb 19, 2026 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Feb 12, 2026 EST
Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog
Earned Feb 11, 2026 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Feb 11, 2026 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações
Earned Oct 8, 2025 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Oct 8, 2025 EDT
Introduction to Looker
Earned Sep 23, 2025 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Sep 11, 2025 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Sep 10, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned Sep 10, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Sep 10, 2025 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Sep 9, 2025 EDT
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Aug 22, 2025 EDT
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud
Earned Aug 21, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Aug 21, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Aug 20, 2025 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Aug 20, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Aug 20, 2025 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Aug 20, 2025 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Aug 20, 2025 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Aug 19, 2025 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Aug 15, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI
Earned Jul 24, 2025 EDT
[DEPRECATED] Engenharia de atributos
Earned Jul 24, 2025 EDT
Usar o BigQuery ML para inferência
Earned Jul 16, 2025 EDT
[DEPRECATED] Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Jul 16, 2025 EDT
Gerencie modelos de dados no Looker
Earned Jul 15, 2025 EDT
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery
Earned Jul 14, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PMLE (preparação para o exame)
Earned Jul 14, 2025 EDT
Como aplicar conceitos avançados do LookML no Looker
Earned Jul 14, 2025 EDT
Noções básicas do LookML no Looker
Earned Jul 14, 2025 EDT
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery
Earned Jul 11, 2025 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Jul 10, 2025 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Jul 9, 2025 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Jul 8, 2025 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Jul 7, 2025 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Jul 4, 2025 EDT
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Jul 2, 2025 EDT
BigQuery para analistas de dados
Earned May 21, 2025 EDT
Noções básicas de análise de dados do Google Cloud
Earned May 19, 2025 EDT
Este é o primeiro curso de uma série de quatro partes para arquitetos e engenheiros de nuvem com conhecimento prévio sobre a AWS, e compara as soluções do Google Cloud e da AWS, orientando os profissionais sobre seu uso.
Este curso aborda o Identity and Access Management (IAM) e redes no Google Cloud. Os estudantes aplicam o conhecimento de gerenciamento de acesso e redes na AWS para entender as semelhanças e diferenças com o gerenciamento de acesso e redes no Google Cloud. Isso traz a oportunidade de praticar a criação e o gerenciamento de recursos do Google Cloud.
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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine para mostrar que você sabe criar e gerenciar clusters multilocatários, monitorar o uso de recursos por namespace, configurar o escalonamento automático de clusters e pods para maior eficiência, definir o balanceamento de carga para distribuição ideal de recursos e implementar sondagens de atividade e prontidão para garantir a integridade e um bom custo-benefício do aplicativo.
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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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS, em que você aprende a configurar a permissão do IAM, orquestrar cargas de trabalho com o Kubernetes, hospedar um aplicativo da Web usando o Compute Engine e configurar o balanceamento de carga.
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Conclua o curso do selo de habilidade introdutório Criar um data lake seguro no Cloud Storage para demonstrar que você é capaz de: proteger e configurar um bucket do Cloud Storage, usar o Gemini para geração de texto, gerenciar o controle de acesso do IAM e estabelecer um lake do Knowledge Catalog para governança de dados.
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Fazer o streaming de dados de alta velocidade é ótimo, mas apenas se o seu pipeline não quebrar sob pressão. Nesta trilha, você conectará o Pub/Sub e o Python Dataflow para fazer o streaming de dados ao vivo diretamente para o Cloud Storage e, em seguida, protegerá todo o ambiente. Ao criptografar chaves com o Cloud KMS, catalogar ativos e isolar redes com o VPC Peering, você passará por ambos os laboratórios de desafio e provará que pode construir data lakes em tempo real que são tão rápidos quanto seguros.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar um data lake de streaming no Cloud Storage. Nele, você usa o Pub/Sub, o Dataflow e o Cloud Storage para criar um data lake de streaming no Google Cloud.
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Conclua o curso com selo de habilidade Enriquecer os metadados e a descoberta de dados do Lakehouse para demonstrar suas habilidades com o BigQuery, o Lakehouse e o Knowledge Catalog. Nele, você cria tabelas do Lakehouse e melhora o gerenciamento e a descoberta de metadados dos dados da tabela.
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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.
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O Cloud Storage, o Cloud Functions e o Cloud Pub/Sub são todos serviços do Google Cloud Platform que podem ser usados para armazenar, processar e gerenciar dados. Os três serviços podem ser usados juntos para criar vários aplicativos orientados a dados. Neste curso com selo de habilidade, você vai usar o Cloud Storage para armazenar imagens, o Cloud Functions para processar as imagens e o Cloud Pub/Sub para enviar as imagens para outro aplicativo.
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Como a Trilha Arcade do mês passado terminou antes do previsto, estamos abrindo este jogo bônus apenas este mês para que você possa garantir aquele Ponto Arcade perdido! Você começará pelo lado do cofre com o Google Cloud Storage — gerenciando buckets, explorando APIs e protegendo dados confidenciais com o Bucket Lock. Depois, você passará para vetores orientados a eventos na linha de comando, acionando Cloud Run Functions e roteando mensagens em tempo real através do Pub/Sub. Completa com dois laboratórios de desafio práticos, esta trilha coloca sua sequência de conquistas (streak) de volta aos trilhos, enquanto você desenvolve habilidades reais de armazenamento e computação sem servidor.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados, em que você aprende a criar um bucket do Cloud Storage, usar a linha de comando do Cloud Storage e como usar o bloqueio de buckets para proteger objetos em um bucket.
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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.
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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.
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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.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de imagens com a API Cloud Vision, em que você descobre como usar essa API para várias tarefas, incluindo a extração de texto das imagens.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso "Criação de aplicativos orientados a eventos com o Eventarc". Neste curso, você usa o Eventarc para criar gatilhos de eventos para diferentes recursos, incluindo tópicos do Pub/Sub e buckets do Cloud Storage.
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Ganhe o selo de habilidade básico ao concluir o curso Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud, em que você aprende sobre contas de serviço, papéis personalizados e como definir permissões usando o gcloud.
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Ganhe o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Conexão de redes em nuvem com o NCC, onde você vai aprender a usar o Network Connectivity Center para conectar suas redes locais, de nuvem corporativa e híbridas, e gerenciá-las como spokes por meio de um hub único e centralizado no Google Cloud.
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Boas-vindas ao Simulador Arcade deste mês, no qual você assumirá o papel de um Engenheiro de Segurança de Rede. Nesta simulação, primeiro você reforçará o controle de acesso em sua infraestrutura — criando papéis personalizados do IAM, escrevendo scripts de permissões e configurando o Identity-Aware Proxy para proteger a autenticação de usuários sem a necessidade de VPNs tradicionais. Depois, assumirá o controle da topologia empresarial híbrida, usando o Network Connectivity Center para interligar redes multi-cloud, VPCs e HA-VPNs site-a-site. Com dois laboratórios de desafio realistas, esta simulação capacita você a eliminar pontos de omissão de acesso, proteger o tráfego entre nuvens e construir uma rede extremamente segura no Google Cloud.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Acesso Privilegiado com IAM para demonstrar habilidades nas seguintes áreas: funções personalizadas usando o Identity and Access Management, o princípio de privilégio mínimo, acesso temporário elevado Just-in-Time (JIT) e segurança para aplicações web usando Identity-Aware Proxy (IAP).
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Ganhe o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Implementação de pipelines de CI/CD no Google Cloud em que você vai aprender a usar o Artifact Registry, o Cloud Build e o Cloud Deploy. Você vai interagir com o console do Cloud, a CLI do Google Cloud, o Cloud Run e o GKE. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de integração contínua, armazenar e proteger artefatos, verificar vulnerabilidades e atestar a validade de versões aprovadas. Além disso, você vai ganhar experiência prática na implantação de aplicativos no GKE e no Cloud Run.
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Acelerar a entrega de software mantendo a estabilidade exige pipelines automatizados de compilação, artefatos e lançamento. Esta trilha aborda as principais práticas para implementar integração contínua e entrega contínua (CI/CD) no Google Cloud. Você começará gerenciando imagens de contêiner com o Artifact Registry e criando pipelines automatizados para o Google Kubernetes Engine usando o Cloud Build. Em seguida, configurará fluxos de trabalho de entrega contínua com o Google Cloud Deploy para promover lançamentos com segurança entre diferentes ambientes. Concluindo com um laboratório de desafio prático, esta trilha prepara você para estabelecer pipelines de implantação resilientes e prontos para produção.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Desenvolva com Apps Script e AppSheet. Nele, você aprende a criar chatbots e a usar o editor de script em qualquer documento.
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Conclua o curso introdutório Monitoramento no Google Cloud e ganhe um selo de habilidade para demonstrar o que você sabe: como usar as ferramentas do Cloud Monitoring para monitorar recursos no Google Cloud.
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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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de sentimento com a API Natural Language, em que você aprende como a API entende o sentimento do texto.
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Quem disse que o compartilhamento de dados complexos além dos limites da organização precisa ser um pesadelo de conformidade? Esta aventura é o seu guia definitivo para entregar soluções modernas de Analytics como Serviço no Google Data Cloud. Você começará criando visualizações autorizadas e seguras no BigQuery para expor dados a parceiros de forma segura, sem revelar as tabelas de origem. Em seguida, aprenderá a consumir conjuntos de dados específicos de clientes e a otimizar a entrega de dados entre diferentes organizações. Com um laboratório de desafio prático incluso, esta aventura oferece as habilidades práticas necessárias para publicar, compartilhar e dimensionar dados de forma integrada, mantendo uma segurança rigorosa.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Orquestre fluxos de trabalho multiagente com o Gemini Enterprise para demonstrar habilidades em: usar assistentes com agentes com tecnologia do Gemini Enterprise para unificar dados em fontes próprias e de terceiros, desenvolver materiais de marketing multimídia e automatizar ações comerciais em sistemas.
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.
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Conclua o curso intermediário Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud para mostrar que você sabe gerenciar implantações com o kubectl, monitorar e depurar aplicativos no Google Kubernetes Engine (GKE) e aplicar técnicas de entrega contínua.
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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Como usar funções, fórmulas e gráficos nas Planilhas Google para demonstrar habilidades em: análise de dados com funções, visualização de dados usando gráficos e pesquisa, validação, formatação e exibição de dados.
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Transformar dados brutos de planilhas em inteligência de negócios estruturada exige validação precisa, navegação eficiente e relatórios visuais dinâmicos. Esta trilha de viagem desenvolve competências analíticas essenciais usando o Google Sheets. Você começará implementando regras rígidas de validação de dados, configurando fluxos de trabalho de pesquisa direcionados e garantindo a integridade dos dados em grandes conjuntos de dados. Depois, avançará para a criação de gráficos dinâmicos e a execução de fórmulas analíticas complexas para extrair insights significativos. Concluída com um laboratório de desafio abrangente, esta viagem prepara você para criar planilhas analíticas confiáveis e prontas para apresentação.
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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.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso do selo de habilidade Implantar e proteger APIs sem servidor com API Gateway, para aprender a usar o API Gateway para implantar, proteger e gerenciar APIs com um gateway totalmente gerenciado.
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Tudo gira em torno de alcances (spans) globais e planos de execução. Primeiro, você vai entender o funcionamento interno do Google Cloud Spanner para projetar esquemas (schemas), carregar dados em escala e dominar a otimização de planos de consulta. A partir daí, executará seu plano de back-end sem servidor (serverless) integrando Cloud Run Functions, mensagens via Pub/Sub e o API Gateway. Com dois laboratórios de desafio inclusos, você terminará o curso com total controle sobre dados corporativos e APIs orientadas a eventos.
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Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner para demonstrar que você sabe: Criar e interagir com instâncias e bancos de dados do Cloud Spanner Carregar bancos de dados do Cloud Spanner usando várias técnicas Fazer backup de bancos de dados do Cloud Spanner, definir esquemas e entender planos de consulta Implantar um app da Web moderno conectado a uma instância do Cloud Spanner.
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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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Boas-vindas ao Simulador Arcade deste mês, no qual você atuará como Arquiteto de Data Mesh. Nesta simulação, primeiro você abordará o BigQuery para criar tabelas particionadas por data, resolver problemas complexos de junção (joins) e dominar estruturas de dados aninhadas. Depois, você passará para a governança descentralizada usando o Dataplex Knowledge Catalog para organizar ativos, atribuir metadados e aplicar uma segurança de nuvem rigorosa. Com dois laboratórios de desafio realistas, esta simulação capacita você a derrubar silos de dados, dimensionar sua infraestrutura e executar um data mesh seguro e integrado.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
Saiba mais
Neste curso, você vai aprender a implantar agentes do ADK no Vertex AI Agent Engine e no Cloud Run.
Saiba mais
Conheça a arquitetura e a implantação de sistemas multiagente usando o ADK do Google e a infraestrutura robusta do Cloud. Você vai aprender a projetar árvores hierárquicas de agentes e agentes de fluxo de trabalho determinístico, além de identificar o ambiente de hospedagem ideal, do Cloud Run sem servidor ao GKE de alto desempenho, para garantir que seus agentes de IA sejam seguros, escalonáveis e prontos para produção.
Saiba mais
Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
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Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.
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Este curso apresenta noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.
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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.
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Conclua o selo de habilidade avançado Implantação de arquiteturas multiagente para demonstrar que você é capaz de: construir sistemas multiagente com ADK, conectar agentes com o protocolo Agente-para-Agente (A2A, na sigla em inglês), integrar ferramentas externas usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) e implementar uma solução multiagente completa no Agent Engine.
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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.
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This course provides an introduction to Data Studio’s powerful features for data visualization and reporting. Learn to transform raw data into insightful reports by mastering various visualization options, connecting to diverse data sources, and implementing interactive controls such as filters. Explore data blending techniques to combine information from multiple sources and unlock deeper insights. Through hands-on exercises you'll gain the skills to create compelling, dynamic reports that effectively communicate data-driven stories.
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This course is designed for developers looking to build an optimized AI inference stack on Google Cloud. Whether you’re working with GPUs or TPUs, you’ll explore the fundamental components of an inference stack, learn design principles for maximizing performance and reliability, and explore practical techniques to take your workloads from 0 to 1. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.
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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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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.
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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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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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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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
In this introductory course, you'll learn how Looker can help you explore, analyze, and visualize your data to drive better decisions. Through a combination of video lectures and demos, you'll discover how to connect to various data sources, build interactive dashboards, and perform effective data analysis. Whether you're a data analyst, BI analyst, data scientist or business user, this course will equip you with the foundational knowledge to start using Looker effectively, regardless of your background.
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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
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O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.
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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção.
Também incluímos experiências práticas de uso da ingestão de streaming do Vertex AI Feature Store na camada do SDK.
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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção.
Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.
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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.
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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.
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Os aplicativos de IA generativa proporcionam novas experiências de usuário que eram quase impossíveis antes da invenção dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Ao desenvolver aplicativos, como você pode usar a IA generativa para criar apps potentes e interativos no Google Cloud?
Neste curso, você vai conhecer os aplicativos de IA generativa e aprender a usar o design de comandos e a geração aumentada de recuperação (RAG) para criar apps avançados com a ajuda dos LLMs. Você também vai saber o que é a arquitetura pronta para produção, usada nos aplicativos de IA generativa, e vai criar um aplicativo de chat com base em RAG e LLM.
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Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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Este curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.
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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.
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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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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.
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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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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.
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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.
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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.
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Conheça o BigQuery ML para inferência, saiba por que ele é a melhor opção para analistas de dados, os casos de uso dele e os modelos de ML compatíveis. Você também vai aprender a criar e gerenciar esses modelos de ML no BigQuery.
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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.
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Conclua o curso intermediário Gerencie modelos de dados no Looker para demonstrar que você sabe: manter a integridade do projeto do LookML, usar o SQL Runner para validar dados, seguir as práticas recomendadas do LookML, otimizar consultas e relatórios de desempenho e implementar tabelas derivadas permanentes e políticas de armazenamento em cache.
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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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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). Você vai analisar os recursos do Gemini Notebook, criar um notebook e usar o guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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Neste curso, você terá experiência prática aplicando conceitos avançados do LookML no Looker. Você vai aprender a usar o Liquid para personalizar e criar dimensões e medidas dinâmicas, criar tabelas dinâmicas derivadas em SQL e tabelas derivadas nativas personalizadas, e usar extensões para modularizar seu código LookML.
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Neste curso, você vai ter experiência prática com o LookML no Looker. Você vai aprender a escrever código LookML para criar novas dimensões e medidas, criar tabelas derivadas e juntá-las a Análises, filtrar Análises e definir políticas de armazenamento em cache no LookML.
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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.
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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.
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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 Data Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.
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This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
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In this course, you learn how to do the kind of data exploration and analysis in Looker that would formerly be done primarily by SQL developers or analysts. Upon completion of this course, you will be able to leverage Looker's modern analytics platform to find and explore relevant content in your organization’s Looker instance, ask questions of your data, create new metrics as needed, and build and share visualizations and dashboards to facilitate data-driven decision making.
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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.
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Este curso é voltado para analistas que querem aprender a usar o BigQuery para analisar dados. Com vídeos, laboratórios e demonstrações, abordamos vários assuntos sobre como ingerir, transformar e consultar dados no BigQuery para gerar insights que ajudam na tomada de decisões corporativas.
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Descubra como transformar números brutos em decisões claras e baseadas em dados no Google Cloud. Com laboratórios práticos e cenários reais, este curso para iniciantes ensina a consultar dados no BigQuery, analisar tendências no Looker e criar relatórios interativos e compartilháveis no Data Studio.
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