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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Samuel Warman

Participante desde 2021

Liga Bronze

3560 pontos
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned Jan 21, 2024 EST
Como criar sistemas de análise de streaming resilientes no Google Cloud Earned Dec 3, 2023 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned May 20, 2023 EDT
Como modernizar data lakes e data warehouses com o Google Cloud Earned Apr 30, 2023 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Português Brasileiro Earned Feb 17, 2023 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - Português Brasileiro Earned Feb 5, 2023 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Português Brasileiro Earned Feb 3, 2023 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Jan 27, 2023 EST
Google Cloud Essentials Earned Jan 21, 2023 EST

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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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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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um desses três paradigmas: extração e carregamento (EL), extração, carregamento e transformação (ELT) ou extração, transformação e carregamento (ETL). Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.

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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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O terceiro curso desta série é "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Para continuar desenvolvendo seus conhecimentos sobre SQL, vamos aprender a usar funções avançadas e dividir uma consulta completa em etapas gerenciáveis. Você também vai conhecer a arquitetura interna do BigQuery (armazenamento fragmentado com base em colunas) e tópicos avançados do SQL, como campos aninhados e repetidos usando matrizes e structs. Por fim, vamos aprender a otimizar consultas para melhorar o desempenho e a proteger seus dados com visualizações autorizadas. Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".

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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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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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"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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Nesta Quest de nível introdutório, você terá acesso a treinamentos práticos com os principais serviços e ferramentas do Google Cloud Platform. A Quest "GCP Essentials" é a primeira recomendação para quem está aprendendo a usar o Google Cloud. Com ela, quem tem pouco ou nenhum conhecimento sobre nuvem ganha experiência prática para aplicar no primeiro projeto do GCP. Esta Quest proporciona um contato inicial com os recursos fundamentais da plataforma, como o registro de comandos do Cloud Shell, a implementação da sua primeira máquina virtual, a execução de aplicativos no Kubernetes Engine e o balanceamento de carga. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais de cada laboratório.

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