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Abdul Hai Hazari

Participante desde 2022

Atividade prática: preparação para sua certificação Cloud Data Analyst Earned Oct 29, 2025 EDT
O poder da narrativa: como visualizar dados na nuvem Earned Oct 28, 2025 EDT
Transformação de dados na nuvem Earned Oct 28, 2025 EDT
Gerenciamento de dados e armazenamento na nuvem Earned Oct 28, 2025 EDT
Introdução à análise de dados no Google Cloud Earned Oct 28, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Sep 30, 2025 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Aug 11, 2025 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Data Analyst Job - Português Brasileiro Earned Jun 24, 2024 EDT
The Power of Storytelling: How to Visualize Data in the Cloud - Português Brasileiro Earned Jun 24, 2024 EDT
Data Transformation in the Cloud - Português Brasileiro Earned May 29, 2024 EDT
Data Management and Storage in the Cloud - Português Brasileiro Earned May 28, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud - Português Brasileiro Earned May 23, 2024 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Português Brasileiro Earned Jun 14, 2023 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned May 12, 2023 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Português Brasileiro Earned May 9, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned May 8, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Mar 3, 2023 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Jan 26, 2023 EST

Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.

Saiba mais

Este é o quarto de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai desenvolver habilidades nos cinco estágios principais da visualização de dados na nuvem: narrativa, planejamento, análise de dados, criação de visualizações e compartilhamento dos dados com outras pessoas. Você também vai adquirir experiência em atividades de UI/UX para criar visualizações impactantes e nativas da nuvem, além de trabalhar com ferramentas de visualização de dados para analisar conjuntos de dados, elaborar relatórios e criar painéis que auxiliam nas decisões e promovem a colaboração.

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Este é o terceiro de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Nele, você vai começar com uma visão geral da jornada dos dados, desde a coleta até os insights. Você vai aprender a usar o SQL para converter dados brutos para um formato usável. Depois vai saber como transformar grandes volumes de dados com um pipeline de dados. Por último, você vai ganhar experiência aplicando estratégias de transformação em conjuntos de dados reais para atender necessidades comerciais.

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Este é o segundo dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. O assunto deste curso é a estruturação e a organização dos dados. Você vai adquirir experiência prática com a arquitetura de data lakehouse e os componentes de nuvem como o BigQuery, o Google Cloud Storage e o DataProc, usados para armazenar, analisar e processar grandes conjuntos de dados.

Saiba mais

Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.

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IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado Gen AI Leader e não tem pré-requisitos. O objetivo deste curso é ir além do conhecimento básico de chatbots para analisar o verdadeiro potencial da IA generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar ao máximo a IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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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.

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Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.

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Este é o quarto de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai desenvolver habilidades nos cinco estágios principais da visualização de dados na nuvem: narrativa, planejamento, análise de dados, criação de visualizações e compartilhamento dos dados com outras pessoas. Você também vai adquirir experiência em atividades de UI/UX para criar visualizações impactantes e nativas da nuvem, além de trabalhar com ferramentas de visualização de dados para analisar conjuntos de dados, elaborar relatórios e criar painéis que auxiliam nas decisões e promovem a colaboração.

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Este é o terceiro de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Nele, você vai começar com uma visão geral da jornada dos dados, desde a coleta até os insights. Você vai aprender a usar o SQL para converter dados brutos para um formato usável. Depois vai saber como transformar grandes volumes de dados com um pipeline de dados. Por último, você vai ganhar experiência aplicando estratégias de transformação em conjuntos de dados reais para atender necessidades comerciais.

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Este é o segundo dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. O assunto deste curso é a estruturação e a organização dos dados. Você vai adquirir experiência prática com a arquitetura de data lakehouse e os componentes de nuvem como o BigQuery, o Google Cloud Storage e o DataProc, usados para armazenar, analisar e processar grandes conjuntos de dados.

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Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.

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Neste curso, conhecemos os desafios mais comuns enfrentados pelos analistas de dados e como resolvê-los com as ferramentas de big data no Google Cloud. Ao longo do caminho, você vai aprender um pouco de SQL e se familiarizar com o uso do BigQuery e do Dataprep para analisar e transformar seus conjuntos de dados. Este é o primeiro curso da série From Data to Insights with Google Cloud. Depois de concluir este curso, inscreva-se no curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.

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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 Data Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.

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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".

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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.

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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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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.

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