Participante desde 2022
Analyzing and Visualizing Data in Looker
Earned Apr 26, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Mar 17, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Jan 27, 2023 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Português Brasileiro
Earned Jan 5, 2023 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Dec 7, 2022 EST
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.
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.
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.
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".
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.