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Harshal Patil

Participante desde 2022

Liga Prata

3400 pontos
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Nov 2, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Oct 30, 2022 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Oct 23, 2022 EDT
Como criar sistemas de análise de streaming resilientes no Google Cloud Earned Oct 12, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Oct 4, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Sep 19, 2022 EDT
Como modernizar data lakes e data warehouses com o Google Cloud Earned Sep 16, 2022 EDT

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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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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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.

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O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas para gerar métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.

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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 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.

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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem. Este é o primeiro curso da série "Engenharia de dados no Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud".

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