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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Aruna Danuddara Dilshan Rathnayake

Participante desde 2020

Liga Ouro

13860 pontos
Compartilhe dados com o Google Data Cloud Earned Oct 27, 2024 EDT
Streaming de análises para o BigQuery Earned Oct 19, 2024 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Oct 19, 2024 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Oct 12, 2024 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Oct 6, 2024 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Sep 29, 2024 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Aug 13, 2024 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jun 24, 2024 EDT
Nível 3: Viagens GenAIus Earned Jun 24, 2024 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer Earned Jun 3, 2024 EDT

Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Nele, você vai adquirir experiência prática com os parceiros do de compartilhamento de dados, que têm conjuntos de dados próprios que os clientes podem usar para casos de uso de análise. Os clientes assinam e consultam esses dados na própria plataforma, depois os aprimoram com os conjuntos de dados e usam ferramentas de visualização nos painéis voltados para o cliente.

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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.

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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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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 Looker Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.

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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 Dataproc 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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Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.

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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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Animado para seguir suas estrelas favoritas do futebol em sua próxima missão? Use os guias de viagem GenAIus para aprender como interagir com aplicativos de bate-papo, dominar a engenharia de prompts, compreender a importância do contexto na IA e trabalhar com IA generativa. Ganhe uma credencial exclusiva de IA generativa do Google Cloud e mostre suas novas habilidades! Não é necessária experiência prévia!

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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame de certificação PDE (Professional Data Engineer). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudos individuais.

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