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Sravan Kumar Koilakunta
Participante desde 2025
Liga Diamante
28448 pontos
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Sep 25, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 25, 2026 EDT
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery
Earned Sep 24, 2026 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Sep 18, 2026 EDT
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery
Earned Sep 11, 2026 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Sep 7, 2026 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Sep 7, 2026 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Dec 29, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines
Earned Dec 23, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Dec 23, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Dec 23, 2025 EST
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud
Earned Dec 21, 2025 EST
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame)
Earned Dec 16, 2025 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Nov 27, 2025 EST
Introdução à IA generativa
Earned Nov 27, 2025 EST
Solução de problemas do Google Workspace
Earned Oct 9, 2025 EDT
Segurança do Google Workspace
Earned Oct 9, 2025 EDT
Governança de dados no Google Workspace
Earned Oct 8, 2025 EDT
Serviços principais do Google Workspace
Earned Oct 8, 2025 EDT
Gerenciamento de usuários e recursos no Google Workspace
Earned Oct 8, 2025 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Sep 4, 2025 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Sep 4, 2025 EDT
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned Sep 4, 2025 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Aug 27, 2025 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned Aug 25, 2025 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud
Earned Aug 25, 2025 EDT
Observabilidade no Google Cloud
Earned Aug 24, 2025 EDT
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud
Earned Aug 24, 2025 EDT
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned Aug 18, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned Aug 17, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Aug 16, 2025 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Aug 13, 2025 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: ACE (preparação para o exame)
Earned Aug 6, 2025 EDT
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.
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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 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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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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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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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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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.
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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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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.
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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.
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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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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 foi criado para preparar admins do Google Workspace para resolver problemas comuns do Google Workspace. Também incluímos experiências práticas de diagnóstico e resolução de problemas no Gmail, Agenda e Drive, em que os estudantes vão navegar pelo Admin Console. Além disso, será possível analisar registros de auditoria para solucionar problemas de segurança, reunir informações e usar recursos disponíveis para solucionar e reportar problemas técnicos.
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Neste curso, os estudantes vão aprender a proteger o ambiente do Google Workspace. Vamos começar pela implementação das políticas de senha forte e verificação em duas etapas para controlar o acesso dos usuários. Em seguida, usaremos a ferramenta de investigação de segurança para identificar e responder a riscos de segurança de forma proativa. Depois, os estudantes vão gerenciar o acesso a apps de terceiros e dispositivos móveis para garantir a segurança. Por fim, vamos aplicar medidas de segurança e compliance em e-mails para proteger os dados organizacionais.
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Neste curso, os estudantes vão aprender a controlar os dados no ambiente do Google Workspace. Vamos começar pelas regras da Prevenção contra Perda de Dados no Gmail e no Drive para evitar o vazamento de dados. Depois, os estudantes verão como usar o Google Vault na retenção, preservação e recuperação de dados. Em seguida, vamos configurar regiões de dados e exportações de acordo com as regulamentações. Por fim, os estudantes vão classificar dados usando marcadores para aprimorar a organização e a segurança.
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Este curso oferece aos estudantes amplo conhecimento sobre os serviços principais do Google Workspace. Vamos ensinar a ativar, desativar e definir configurações para esses serviços, incluindo Gmail, Agenda, Drive, Meet, Chat e Documentos. Em seguida, os estudantes verão como implantar e gerenciar o Gemini para os usuários acessarem os recursos. Por fim, vamos analisar casos de uso do AppSheet e do Apps Script para saber como eles automatizam tarefas e ampliam a funcionalidade dos aplicativos do Google Workspace.
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Este curso foi criado para ajudar a entender como os usuários e recursos são gerenciados no Workspace. Os estudantes vão conhecer a configuração de unidades organizacionais e como ela pode ser adaptada às demandas das organizações em que trabalham. Além disso, os estudantes vão aprender a gerenciar vários tipos de grupos do Google. O curso também vai mostrar como gerenciar as configurações de domínios no Google Workspace. Por fim, os estudantes aprenderão a otimizar e estruturar recursos no seu ambiente do Google Workspace.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização.
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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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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como desenvolver sua rede do Google Cloud, que ensina várias maneiras de implantar e monitorar aplicativos, incluindo como analisar os papéis do IAM e adicionar/remover acesso a projetos, criar redes VPC, implantar e monitorar VMs do Compute Engine; gravar consultas SQL, implantar e monitorar VMs no Compute Engine e implantar aplicativos usando Kubernetes com múltiplas abordagens de implantação.
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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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Bem-vindo ao curso "Introdução ao Google Kubernetes Engine". Se você têm interesse no Kubernetes, uma camada de software que fica entre seus aplicativos e a infraestrutura de hardware, aqui é o lugar certo. O Google Kubernetes Engine transforma o Kubernetes em um serviço gerenciado no Google Cloud.
O objetivo deste curso é apresentar os conceitos básicos do Google Kubernetes Engine, ou GKE, como é comumente conhecido, e aprender a conteinerizar e executar aplicativos no Google Cloud. O curso começa com uma introdução básica ao Google Cloud e é seguido pelos conceitos gerais dos contêineres e do Kubernetes, da arquitetura do Kubernetes e das operações do Kubernetes.
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Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud.
Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.
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Vamos agora ao Observabilidade no Google Cloud, a segunda parte de uma série de dois cursos. Sugerimos que você faça a parte 1, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, antes desta parte.
Esse curso aborda ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos, incluindo Error Reporting, Cloud Trace e Cloud Profiler.
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Este curso de duas partes aborda Logging, Monitoring e Observabilidade no Google Cloud. As principais ferramentas de operações do Google Cloud são divididas em duas categorias principais: componentes focados em operações e ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos. Este curso, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, aborda os componentes focados em operações, como Logging, Monitoring e Service Monitoring. Depois de concluir este curso, sugerimos que você faça a parte 2, Observabilidade no Google Cloud, para saber mais sobre as ferramentas de Gerenciamento do desempenho de aplicativos disponíveis.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
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"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Associate Cloud 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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