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.
O curso IA generativa – Agent Platform é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender a usar os modelos do Gemini no Agent Platform. Também vai saber mais sobre design de comandos, práticas recomendadas e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos, entre outras coisas. Você ainda vai aprender a ajustar um modelo de fundação com treinamento personalizado e implantação em um endpoint no Agent Platform.
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de fala e linguagem com APIs do Google. Nele, você aprende a usar a API Natural Language e a API Speech em configurações reais.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
Conclua o selo de habilidade introdutório Criar objetos do LookML no Looker para demonstrar que você sabe: criar dimensões e métricas, visualizações e tabelas derivadas; definir filtros e tipos de métricas com base nos requisitos; atualizar dimensões e métricas; criar e refinar Análises, combinar visualizações com Análises atuais e decidir quais objetos do LookML criar com base nos requisitos de negócios.
Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e escalonável. Com ele, as organizações descobrem, compreendem e gerenciam rapidamente todos os dados. Nesta Quest, vamos começar com algo simples - você aprenderá como pesquisar e adicionar tags a recursos de dados e metadados usando o Data Catalog. Depois que você aprender a desenvolver seus próprios modelos de tags correlacionados a dados da tabela do BigQuery, mostraremos como criar conectores do MySQL, PostgreSQL e SQLServer para o Data Catalog.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Este curso aborda como usar o Gemini no Google Meet para melhorar a colaboração em vídeo. Aprenda a automatizar a tomada de notas, usar a tradução de texto e fala em tempo real, acompanhar discussões perdidas de forma privada e otimizar instantaneamente a qualidade de áudio e vídeo.
Este curso aborda como usar o Gemini no Google Slides para transformar conceitos em apresentações visualmente atraentes. Aprenda a gerar apresentações estruturadas com um único comando ou documento de origem, a refinar layouts de slides usando a melhoria automatizada de design, a criar gráficos vetoriais e fotos personalizados e a elaborar dinamicamente o texto do slide junto com anotações do apresentador precisas.
Este curso aborda como usar o Gemini no Google Planilhas para automatizar a organização de dados e analisar números complexos. Aprenda a estruturar tabelas a partir de texto bruto, preencher dados automaticamente usando linguagem natural, gerar fórmulas nativas de planilhas sob demanda e extrair rapidamente insights ou visualizações de alto nível sem precisar de experiência avançada em planilhas.
Este curso aborda como usar o Gemini no Google Docs para simplificar a escrita e a criação de conteúdo. Aprenda a criar documentos do zero, a melhorar o tom e a clareza da escrita com ferramentas interativas, a resumir arquivos complexos e a transformar textos longos em recursos estruturados para outros apps do Google Workspace.
Este curso mostra como usar o Gemini no Gmail para otimizar o gerenciamento de e-mails. Aprenda a resumir conversas longas, recuperar informações usando linguagem natural, escrever respostas profissionais e organizar estratégias de comunicação diretamente na sua caixa de entrada.
O Gemini para Google Workspace oferece aos clientes recursos de IA generativa no Workspace. No programa de aprendizado, você conhecerá as principais funcionalidades do Gemini e como elas podem melhorar sua produtividade e eficiência no Google Workspace.
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.