Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service
Earned Jul 17, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner
Earned Jul 11, 2023 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Jul 6, 2023 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer
Earned Jun 26, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jun 19, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned Jun 19, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Mar 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Mar 16, 2023 EDT
Como aplicar conceitos avançados do LookML no Looker
Earned Mar 15, 2023 EDT
Understanding LookML in Looker
Earned Mar 6, 2023 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Mar 6, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações
Earned Mar 3, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines
Earned Feb 28, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Oct 4, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 20, 2022 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Sep 4, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Aug 21, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Aug 19, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Aug 17, 2022 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Aug 16, 2022 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Aug 6, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jul 6, 2022 EDT
Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do AlloyDB para demonstrar que você sabe realizar operações e tarefas básicas do AlloyDB, migrar para o AlloyDB do PostgreSQL, administrar um banco de dados do AlloyDB e acelerar consultas analíticas usando o mecanismo colunar do AlloyDB.
Saiba mais
Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Bigtable para demonstrar que você sabe criar instâncias, projetar esquemas, consultar dados e realizar tarefas administrativas no Bigtable, incluindo monitorar o desempenho e configurar o escalonamento automático e a replicação de nós.
Saiba mais
Conquiste o selo de habilidade introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL e demonstre suas habilidades em: migração, configuração e gerenciamento das instâncias e dos bancos de dados do Cloud SQL para PostgreSQL.
Saiba mais
This course is intended to give architects, engineers, and developers the skills required to help enterprise customers architect, plan, execute, and test database migration projects. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs participants move databases to Google Cloud while taking advantage of various services.
This course covers how to move on-premises, enterprise databases like SQL Server to Google Cloud (Compute Engine and Cloud SQL) and Oracle to Google Cloud bare metal.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner para demonstrar que você sabe: Criar e interagir com instâncias e bancos de dados do Cloud Spanner Carregar bancos de dados do Cloud Spanner usando várias técnicas Fazer backup de bancos de dados do Cloud Spanner, definir esquemas e entender planos de consulta Implantar um app da Web moderno conectado a uma instância do Cloud Spanner.
Saiba mais
"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" é uma apresentação da terminologia e de conceitos 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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
Saiba mais
This course empowers you to develop scalable, performant LookML (Looker Modeling Language) models that provide your business users with the standardized, ready-to-use data that they need to answer their questions. Upon completing this course, you will be able to start building and maintaining LookML models to curate and manage data in your organization’s Looker instance.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Neste curso, você terá experiência prática aplicando conceitos avançados do LookML no Looker. Você vai aprender a usar o Liquid para personalizar e criar dimensões e medidas dinâmicas, criar tabelas dinâmicas derivadas em SQL e tabelas derivadas nativas personalizadas, e usar extensões para modularizar seu código LookML.
Saiba mais
In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.
Saiba mais
Na segunda parte desta série, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de pipelines usando o SDK do Beam. Primeiro, vamos conferir um resumo dos conceitos do Apache Beam. Depois disso, falaremos sobre como processar dados de streaming usando janelas, marcas d’água e gatilhos. Em seguida, vamos ver as opções de origens e coletores para seus pipelines, além de esquemas para expressar seus dados estruturados e como fazer transformações com estado usando as APIs State e Timer. A próxima tarefa será conferir as práticas recomendadas para maximizar o desempenho do pipeline. No final do curso, apresentaremos as APIs SQL e Dataframes, que representam sua lógica de negócios no Beam. Além disso, veremos como desenvolver pipelines de maneira iterativa usando os notebooks do Beam.
Saiba mais
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.
Saiba mais
A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
Saiba mais
Neste curso, você vai resolver desafios reais enfrentados na criação de pipelines de dados de streaming. O foco é gerenciar dados contínuos e ilimitados com os produtos do Google Cloud.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
Saiba mais
Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes.
Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Crie e gerencie instâncias do AlloyDB
Earned Aug 4, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do Bigtable
Earned Jul 28, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL
Earned Jul 27, 2023 EDT
Enterprise Database Migration
Earned Jul 25, 2023 EDT
Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service
Earned Jul 17, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner
Earned Jul 11, 2023 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Jul 6, 2023 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer
Earned Jun 26, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jun 19, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned Jun 19, 2023 EDT
Developing Data Models with LookML
Earned Mar 19, 2023 EDT
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Mar 16, 2023 EDT
Como aplicar conceitos avançados do LookML no Looker
Earned Mar 15, 2023 EDT
Understanding LookML in Looker
Earned Mar 6, 2023 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Mar 6, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações
Earned Mar 3, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines
Earned Feb 28, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Oct 4, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Sep 20, 2022 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Sep 4, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Aug 21, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Aug 19, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Aug 17, 2022 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Aug 16, 2022 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Aug 6, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jul 6, 2022 EDT