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CHIARELLO DAVIDE

Participante desde 2022

Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações Earned Dec 11, 2023 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Dec 6, 2023 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Dec 6, 2023 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Dec 6, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines Earned Dec 1, 2023 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Nov 28, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Nov 28, 2023 EST
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud Earned Nov 28, 2023 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Nov 27, 2023 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Nov 24, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Nov 23, 2023 EST
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame) Earned Nov 21, 2023 EST
Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud Earned Nov 20, 2023 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud Earned Nov 20, 2023 EST
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned Nov 17, 2023 EST
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned Nov 15, 2023 EST
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud Earned Nov 13, 2023 EST
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar Earned Nov 8, 2023 EST
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google Earned Nov 3, 2023 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Nov 2, 2023 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability Earned Dec 28, 2022 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Dec 27, 2022 EST

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.

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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.

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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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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 Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.

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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.

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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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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.

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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.

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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.

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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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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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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer. Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e gerenciar repositórios Git; lançar, gerenciar e escalonar implantações no Google Kubernetes Engine (GKE); e arquitetar pipelines de CI/CD que automatizam criações e implantações de imagens de contêiner no GKE.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização.

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Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud. Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.

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Este curso de duas partes aborda Logging, Monitoring e Observabilidade no Google Cloud. As principais ferramentas de operações do Google Cloud são divididas em duas categorias principais: componentes focados em operações e ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos. Este curso, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, aborda os componentes focados em operações, como Logging, Monitoring e Service Monitoring. Depois de concluir este curso, sugerimos que você faça a parte 2, Observabilidade no Google Cloud, para saber mais sobre as ferramentas de Gerenciamento do desempenho de aplicativos disponíveis.

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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.

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Em muitas organizações de TI, os objetivos não estão alinhados entre desenvolvedores, que buscam por agilidade, e operadores, que focam na estabilidade. A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é o método usado pelo Google para alinhar incentivos entre o desenvolvimento e as operações, além de prestar suporte essencial à produção. A adoção das práticas culturais e técnicas de SRE pode ajudar a melhorar a colaboração entre os departamentos comercial e de TI. Neste curso, apresentamos as principais práticas de SRE do Google e o papel importante que os líderes de TI e de negócios desempenham em uma adoção organizacional de SRE bem-sucedida.

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"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.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.

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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.

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