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YASH MOHITE

Participante desde 2023

Liga Bronze

9220 pontos
Enriquecer os metadados e a descoberta de dados do Lakehouse Earned Oct 11, 2023 EDT
The Google Cloud Fly Cup Earned Sep 30, 2023 EDT
Criar um data lake seguro no Cloud Storage Earned Sep 29, 2023 EDT
Compartilhe dados com o Google Data Cloud Earned Sep 23, 2023 EDT
Nível 1: Dados Esportivos Earned Sep 22, 2023 EDT
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery Earned Sep 18, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Sep 17, 2023 EDT
Nível 3: GenAI Earned Sep 17, 2023 EDT
Gerencie modelos de dados no Looker Earned Sep 17, 2023 EDT

Conclua o curso com selo de habilidade Enriquecer os metadados e a descoberta de dados do Lakehouse para demonstrar suas habilidades com o BigQuery, o Lakehouse e o Knowledge Catalog. Nele, você cria tabelas do Lakehouse e melhora o gerenciamento e a descoberta de metadados dos dados da tabela.

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Take your Google cloud skills to new heights by joining this learning challenge, brought to you in partnership with the Drone Racing League. The Google Cloud Fly Cup Challenge, is a 3 stage developer focused competition to help boost cloud skills and drive innovation into the sport of Drone Racing, Using Google's secure, reliable, and scalable cloud platform, participating developers will be able to utilize DRL's race data, to predict race outcomes and provide tips and tricks to DRL Pilots to enhance their season performance.

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Conclua o curso do selo de habilidade introdutório Criar um data lake seguro no Cloud Storage para demonstrar que você é capaz de: proteger e configurar um bucket do Cloud Storage, usar o Gemini para geração de texto, gerenciar o controle de acesso do IAM e estabelecer um lake do Knowledge Catalog para governança de dados.

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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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O belo jogo está mudando e a ciência de dados está desempenhando um papel importante. As equipes agora estão usando dados para tomar melhores decisões sobre tudo, desde o recrutamento de jogadores até a estratégia de jogo. Convidamos você a adquirir experiência prática nos fundamentos da ciência de dados esportivos, não importa para quem você esteja torcendo! Use o BigQuery ML para treinar modelos avançados para prever metas e avaliar o desempenho. Aprenda novas habilidades e comece a ganhar sua primeira credencial do Google Cloud. Não é necessária experiência anterior.

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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Realizar análise de dados preditiva no BigQuery para demonstrar suas habilidades nas seguintes áreas: criação de conjuntos de dados no BigQuery importando arquivos CSV e JSON; aproveitamento do potencial do BigQuery com conceitos analíticos sofisticados de SQL, incluindo o uso do BigQuery ML para treinar um modelo de gols com base em dados de eventos de futebol e avaliar a qualidade dos gols da Copa do Mundo.

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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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De acordo com um relatório da McKinsey & Company, o potencial da IA generativa para aumentar a produtividade poderia injetar trilhões de dólares em valor na economia global – e a era está apenas começando. Então, agora é a melhor hora para começar! Jogue agora para ganhar experiência prática com as ferramentas Gen AI mais recentes. Conclua todos os oito laboratórios para ganhar sua primeira credencial do Google Cloud.

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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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