Edwin Alejandro Perez Diaz
Participante desde 2022
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame)
Earned Jul 6, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jun 19, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned Jun 19, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Português Brasileiro
Earned Jun 7, 2023 EDT
Transformação digital com o Google Cloud
Earned Jun 2, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jun 2, 2023 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Jun 2, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Data Fusion
Earned Jun 1, 2023 EDT
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud
Earned Mar 21, 2023 EDT
Transformação de dados com o Google Cloud
Earned Nov 22, 2022 EST
Valor de referência: infraestrutura
Earned Sep 16, 2022 EDT
Cloud SQL
Earned Sep 15, 2022 EDT
Engenharia de nuvem
Earned Sep 8, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 3, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Sep 3, 2022 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Aug 30, 2022 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA
Earned Aug 29, 2022 EDT
[DEPRECATED] Building Advanced Codeless Pipelines on Cloud Data Fusion
Earned Aug 23, 2022 EDT
Como criar pipelines sem código no Cloud Data Fusion
Earned Aug 23, 2022 EDT
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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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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Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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O curso "Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure" introduz conceitos e termos 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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A transformação digital é uma jornada decisiva para as organizações modernas, e estabelecer uma base sólida em computação em nuvem é o primeiro passo para impulsionar inovações que realmente façam a diferença. O curso Transformação digital com o Google Cloud apresenta as principais tecnologias e estruturas estratégicas que ajudam as organizações a modernizar as operações. Este curso explora conceitos fundamentais da nuvem, a infraestrutura de rede global e o modelo de responsabilidade compartilhada para que líderes possam trilhar seu caminho rumo à nuvem com total confiança.
Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
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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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Welcome to Cloud Data Fusion, where we discuss how to use Cloud Data Fusion to build complex data pipelines.
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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. Neste curso, você vai conhecer esses desafios e soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um deles.
Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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A tecnologia de nuvem é um recurso poderoso e, quando combinada com dados, se torna um catalisador de inovação e experiências aprimoradas para o cliente. O curso "Transformação de dados com o Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a nuvem para tornar os dados mais acessíveis, úteis e valiosos.
Como parte do programa de aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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Este curso é perfeito para desenvolvedores de nuvem iniciantes que estão procurando prática além do Google Cloud Essentials. Você vai ganhar experiência em laboratórios que se aprofundam no Cloud Storage e em outros serviços de aplicativos fundamentais, como Monitoring e Cloud Functions. Você vai desenvolver habilidades importantes que podem ser aplicadas a qualquer iniciativa do Google Cloud.
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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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Este curso introdutório conta com recursos exclusivos entre as outras ofertas de cursos. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços que aparecem na Certificação em Google Cloud Associate Cloud Engineer. Do IAM à rede, até a implantação do Kubernetes Engine, este curso é composto por laboratórios específicos que vão testar seus conhecimentos sobre o Google Cloud. Embora a prática com esses laboratórios ajude a desenvolver suas habilidades e conhecimento, recomendamos que você também estude pelo guia do exame e por outros recursos de preparação disponíveis.
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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 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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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Mas esses são campos muito especializados, e é difícil encontrar materiais introdutórios sobre eles. Felizmente, o Google Cloud oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e com este curso de nível básico, você já pode começar sua jornada com ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Video Intelligence.
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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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Este curso oferece prática com o Cloud Data Fusion, uma plataforma nativa da nuvem de integração de dados sem código. Desenvolvedores de ETL, engenheiros de dados e analistas podem se beneficiar muito das transformações e conectores pré-criados para gerar e implantar os pipelines sem se preocupar em escrever código. Este curso começa com um laboratório de início rápido que familiariza os estudantes com a interface do Cloud Data Fusion. Depois, você vai executar pipelines em lote e em tempo real, além de usar o plug-in Wrangler para realizar algumas transformações interessantes nos dados.
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