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.
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.
Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog para mostrar sua capacidade de usar o Knowledge Catalog para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Knowledge Catalog.
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.
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.
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Streaming de análises para o BigQuery, em que você usa o Pub/Sub, o Dataflow e o BigQuery juntos para transmitir dados para análise.
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.
Este curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles. A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.
Este é o segundo curso da série "Data to Insights". Vamos aprender a fazer a ingestão de novos conjuntos de dados externos no BigQuery e visualizá-los no Looker Studio. Também vamos analisar conceitos intermediários de SQL, como as operações JOIN e UNION em várias tabelas, para analisar dados de diversas fontes. Observação: Mesmo que você tenha experiência em SQL, há aspectos específicos do BigQuery (como usar o cache de consultas e os caracteres curinga de tabela) que podem ser novidade para você. Depois de terminar este curso, faça sua inscrição no "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
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.
Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
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.
Conclua o curso introdutório Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service e mostre que você sabe migrar dados MySQL para o Cloud SQL usando diferentes tipos de tarefas e opções de conectividade disponíveis no Database Migration Service, além de fazer a migração de dados do usuário do MySQL durante a execução de jobs do Database Migration Service.
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.
Ganhe o selo de habilidade introdutório ao concluir o curso Automatize a captura de dados em escala com Document AI. Neste curso, você vai aprender a extrair, processar e capturar dados usando a Document AI.
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.
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.
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.
Quer criar modelos de ML em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery ML democratiza o machine learning ao permitir que analistas de dados criem, treinem, avaliem e façam previsões usando habilidades e ferramentas de SQL que eles já têm. Nesta série de laboratórios, você vai fazer alguns testes e saber quais são as características de um bom modelo.
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 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.