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Yusra Batool

Participante desde 2025

Liga Prata

7198 pontos
Criar objetos do LookML no Looker Earned Jun 11, 2026 EDT
Log Lógico Earned Jun 11, 2026 EDT
Gerencie modelos de dados no Looker Earned Jun 10, 2026 EDT
Integre dados do BigQuery e do Google Workspace com Apps Script Earned Jun 10, 2026 EDT
Trabalho e Diversão: Cloud Canvas Earned Jun 10, 2026 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem Earned Jun 9, 2026 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud Earned May 30, 2026 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud Earned May 30, 2026 EDT
Aprimoramento de Habilidades no Verão Earned May 30, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) Earned May 25, 2026 EDT
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery Earned Aug 30, 2025 EDT
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery Earned Aug 22, 2025 EDT
Introdução à análise de dados no Google Cloud Earned Aug 21, 2025 EDT
Usar o BigQuery ML para inferência Earned Aug 20, 2025 EDT
Gemini para cientistas e analistas de dados Earned Aug 17, 2025 EDT

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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Construir uma plataforma confiável para análise de dados requer modelagem de dados estruturada e código limpo e de fácil manutenção. Neste desafio, você começará com os blocos de construção do LookML, criando dimensões, medidas e tabelas derivadas personalizadas para moldar seus dados exatamente como você precisa. A partir daí, você trabalhará para tornar sua plataforma mais rápida e fácil de usar, configurando o cache, definindo grupos de dados e modularizando seu código usando extends. Seguindo essas melhores práticas de desenvolvimento, você saberá como construir modelos de dados eficientes e escaláveis nos quais sua equipe poderá confiar facilmente.

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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 curso introdutório com selo de habilidade Integre dados do BigQuery e do Google Workspace com Apps Script para demonstrar suas habilidades em conectar produtos do Workspace ao BigQuery usando o AppSheet.

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Grandes ideias ganham vida quando a criatividade encontra as ferramentas certas. Inspirado na forma como a Adobe conecta seu universo criativo ao Google Workspace para impulsionar a colaboração, este desafio mostra como criar fluxos de trabalho eficientes e integrados. Você começará com o básico: configurar espaços compartilhados no Google Drive, gerenciar comunicações no Gmail e criar aplicativos sem código com o AppSheet. Em seguida, você conectará seu espaço de trabalho a ferramentas de dados poderosas — usando o Apps Script para automatizar tarefas no Planilhas e no Mapas, analisando grandes conjuntos de dados com o Connected Sheets e enviando esses dados diretamente para apresentações de slides. Ao final, você saberá como integrar dados e design para garantir que seus projetos sejam executados sem problemas

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.

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Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.

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Receba um selo de habilidade ao completar o curso Como configurar uma rede do Google Cloud, que ensina como realizar tarefas básicas no Google Cloud Platform, criar uma rede personalizada, adicionar regras de firewall de sub-redes e criar VMs para testar a latência durante a comunicação.

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Uma temporada para construir, experimentar e crescer — uma habilidade de cada vez. Você começará com os fundamentos de redes, criando a base que conecta tudo. A partir daí, você mergulhará na automação e no desenvolvimento de aplicativos usando o Cloud Scheduler, o App Engine e as APIs de aprendizado de máquina. Ao final, você terá uma compreensão mais sólida e prática de como os aplicativos modernos são criados, conectados e executados na nuvem.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.

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Neste curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.

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Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.

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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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Conheça o BigQuery ML para inferência, saiba por que ele é a melhor opção para analistas de dados, os casos de uso dele e os modelos de ML compatíveis. Você também vai aprender a criar e gerenciar esses modelos de ML no BigQuery.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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