Luciano Junior
Participante desde 2023
Gemini no Gmail
Earned Jun 17, 2024 EDT
Google Workspace com Gemini: fundamentos do seu fluxo de trabalho de IA
Earned Jun 17, 2024 EDT
Noções básicas do LookML no Looker
Earned Jan 21, 2024 EST
Gerencie modelos de dados no Looker
Earned Jan 21, 2024 EST
Criar objetos do LookML no Looker
Earned Jan 21, 2024 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned Jan 21, 2024 EST
Como aplicar conceitos avançados do LookML no Looker
Earned Jan 19, 2024 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Jan 19, 2024 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jan 18, 2024 EST
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Jan 18, 2024 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Jan 17, 2024 EST
Developing Data Models with LookML
Earned Jan 17, 2024 EST
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Jan 15, 2024 EST
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Jan 15, 2024 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Jan 11, 2024 EST
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jan 11, 2024 EST
Introdução à análise de dados no Google Cloud
Earned Jan 10, 2024 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Jan 10, 2024 EST
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Jan 9, 2024 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Jan 5, 2024 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Jan 3, 2024 EST
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.
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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.
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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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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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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.
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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.
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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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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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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 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 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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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 um selo de habilidade ao concluir o curso Como criar uma rede segura do Google Cloud, que apresenta vários recursos relacionados a redes para criar, escalonar e proteger seus aplicativos no 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 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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Neste curso para iniciantes, você vai aprender sobre o fluxo de trabalho de análise de dados no Google Cloud e sobre as ferramentas necessárias para explorar, analisar e visualizar dados. Também vamos falar sobre como compartilhar suas descobertas com partes interessadas. Com o auxílio de laboratórios práticos, aulas, testes, demonstrações e um estudo de caso, vamos aprender a transformar conjuntos de dados brutos em dados limpos para gerar visualizações e dashboards de alto impacto. Se você já trabalha com dados e quer ter sucesso no Google Cloud ou progredir na carreira, este curso vai ajudar você a começar. Qualquer pessoa que trabalha ou usa análise de dados de forma profissional pode se beneficiar com este curso.
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este terceiro curso aborda ferramentas de automação e gerenciamento em nuvem, além da criação de redes seguras.
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além do papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este último curso da série revisa quais são serviços de Big Data gerenciados, o que é machine learning e qual o valor dele e como comprovar sua capacidade no Google Cloud, conquistando selos de hab…
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud se destinam a pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os participantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
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Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud.
Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Conclua os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.
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