Spenser Phuang
Participante desde 2022
Liga Prata
6500 pontos
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability
Earned Jun 25, 2022 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jun 19, 2022 EDT
Transform and Clean your Data with Dataprep by Alteryx on Google Cloud
Earned May 30, 2022 EDT
Scientific Data Processing
Earned May 22, 2022 EDT
[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned May 16, 2022 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned May 8, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned May 3, 2022 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Apr 23, 2022 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Apr 18, 2022 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Apr 11, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Apr 5, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Apr 3, 2022 EDT
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.
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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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Dataprep is Google's self-service data preparation tool built in collaboration with Alteryx. Learn the basics of cleaning and preparing data for analysis and visualization, all in the Google ecosystem. In this course, you will learn how to connect Dataprep to your data in Cloud Storage and BigQuery, clean data using the interactive UI, profile the data, and publish your results back into the Google ecosystem. You will learn the basics of data transformation, including filtering values, reshaping the data, combining multiple datasets, deriving new values, and aggregating your dataset.
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Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o BigQuery, o Managed Service for Apache Spark e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.
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This advanced-level Quest builds on its predecessor Quest, and offers hands-on practice on the more advanced data integration features available in Cloud Data Fusion, while sharing best practices to build more robust, reusable, dynamic pipelines. Learners get to try out the data lineage feature as well to derive interesting insights into their data’s history.
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Esta é a primeira de duas Quests de laboratórios práticos e é derivada dos exercícios do livro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta primeira Quest, que aborda o capítulo 8, você poderá praticar todos os aspectos de ingestão, preparação, processamento, consulta, exploração e visualização de conjuntos de dados usando as ferramentas e os serviços do Google Cloud Platform.
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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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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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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.
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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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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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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.
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