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Juhani Takkunen

Participante desde 2023

Liga Prata

11725 pontos
Armazenamento, tratamento e gerenciamento de dados no Google Cloud: console Earned Dec 17, 2024 EST
Introdução ao API Gateway Earned Dec 17, 2024 EST
Introdução ao Dataplex Earned Dec 16, 2024 EST
Tag and Discover BigLake Data Earned Dec 16, 2024 EST
Secure BigLake Data Earned Dec 16, 2024 EST
Automate Data Migrations to BigQuery Earned Dec 15, 2024 EST
Monitor and Manage Data in BigQuery Earned Dec 15, 2024 EST
Analyze BigQuery Data in Connected Sheets Earned Dec 14, 2024 EST
Como usar funções, fórmulas e gráficos nas Planilhas Google Earned Dec 14, 2024 EST
Visualize Your Data in Looker Earned Dec 9, 2024 EST
Generative AI Fundamentals Earned Dec 8, 2024 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Dec 8, 2024 EST
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned Aug 30, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jun 12, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jun 5, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jun 5, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jun 5, 2023 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Jun 2, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Jun 2, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Jun 1, 2023 EDT
Mecanismo de atenção Earned Jun 1, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jun 1, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jun 1, 2023 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Jan 25, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Jan 25, 2023 EST
Como criar sistemas de análise de streaming resilientes no Google Cloud Earned Jan 24, 2023 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Jan 23, 2023 EST
Como modernizar data lakes e data warehouses com o Google Cloud Earned Jan 19, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jan 16, 2023 EST

O Cloud Storage, o Cloud Functions e o Cloud Pub/Sub são todos serviços do Google Cloud Platform que podem ser usados para armazenar, processar e gerenciar dados. Os três serviços podem ser usados juntos para criar vários aplicativos orientados a dados. Neste curso com selo de habilidade, você vai usar o Cloud Storage para armazenar imagens, o Cloud Functions para processar as imagens e o Cloud Pub/Sub para enviar as imagens para outro aplicativo.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir a Quest Introdução ao API Gateway, em que você aprende a usar o API Gateway para implantar, proteger e gerenciar APIs com um gateway totalmente gerenciado. O selo de habilidade é digital, exclusivo e emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprova sua capacidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que você pode compartilhar com seus contatos.

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Conclua o curso do selo de habilidade introdutório Introdução ao Dataplex para demonstrar habilidades em: criação de recursos do Dataplex, criação de tipos de aspectos e aplicação de aspectos às entradas no Dataplex.

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Earn a skill badge by completing the Tag and Discover BigLake Data quest, where you use BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create, tag, and discover BigLake tables. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Earn a skill badge by completing the Secure BigLake Data quest, where you use IAM, BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create and secure BigLake tables. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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This skill badge aims to provide partners an introduction to BigQuery Data Transfer Service and Migration Service, two powerful tools for managing and migrating data in the cloud. Learners will learn how to leverage these tools to efficiently migrate and manage data, and gain hands-on experience through labs.

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This skill badge aims to evaluate a partner's ability to utilize BigQuery's features and capabilities to manage and analyze large datasets. Learners will gain hands-on experience through labs and achieve solid understanding of BigQuery's foundational concepts and features.

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With Connected Sheets, you can access, analyze, visualize, and share billions of rows of BigQuery data from your Google Sheets spreadsheet. In this skill badge you will learn how use Google Sheets, BigQuery, and bring it all together with Connected Sheets.

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Para ganhar um selo de habilidade, conclua a Quest Como usar funções, fórmulas e gráficos nas Planilhas Google em que você vai analisar dados com funções e visualizar dados usando gráficos. Nessa Quest de nível intermediário, você vai aprender a pesquisar, validar, formatar e exibir dados. Um selo de habilidade é um comprovante digital exclusivo emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com nossos produtos e serviços. Ele testa sua capacidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua a Quest de um selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.

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This skill badge course aims to unlock the power of data visualization and business intelligence reporting with Looker, and gain hands-on experience through labs.

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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI. A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.

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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. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.

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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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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa. Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.

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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA responsável: o que é, qual é a importância dela e como ela é aplicada nos produtos do Google. Ele também contém os 7 princípios de IA do Google.

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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.

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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.

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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.

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Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.

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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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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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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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