Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Jul 16, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
Earned Jul 16, 2023 EDT
PostgreSQL to Cloud SQL
Earned Jul 13, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub
Earned Jul 10, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud
Earned Jul 6, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned May 23, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned May 7, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Apr 20, 2023 EDT
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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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating data from PostgreSQL to CloudSQL using the Database Migration Service.
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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.
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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.
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
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