1. Facilidade na criação de Data Pipelines: Com o uso do Google Cloud Platform, é possível criar Data Pipelines de forma simples e eficiente, seguindo um passo a passo detalhado.

2. Integração com outras ferramentas: O produto permite a integração com outras ferramentas, como Terraform, Github Actions, FastAPI, Airflow e Looker, o que possibilita uma maior flexibilidade e personalização do processo.

3. Escalabilidade: O Google Cloud Platform é uma plataforma escalável, o que significa que é possível aumentar ou diminuir a capacidade de processamento de dados de acordo com a demanda, sem comprometer a qualidade ou a eficiência do processo.

4. Redução de custos: Ao utilizar o Google Cloud Platform, é possível reduzir os custos com infraestrutura e manutenção de servidores, já que a plataforma oferece uma infraestrutura pronta e gerenciada, além de uma cobrança baseada no uso.

Para quem é o produto?
Resposta 1: O produto é para pessoas interessadas em desenvolver um Data Pipeline usando o Google Cloud Platform.

O que será aprendido?
Resposta 2: Será aprendido como criar um Data Pipeline passo a passo usando o Google Cloud Platform, incluindo conceitos e fundamentos do GCP, setup do ambiente com Terraform e Github Actions, criação de infraestrutura via Terraform, construção de API, obtenção de dataset principal via API com FastAPI, provisionamento de Cloud Run e Cluster Dataproc para processamento de dados, orquestração do pipeline com Airflow e criação de dados e dashboard com Looker.

Quais são os módulos do curso?
Resposta 3: Os módulos do curso são: 
- Módulo 01 - Conceitos e Fundamentos do GCP e Setup do Ambiente com Terraform e Github Actions
- Módulo 02 - Criando infraestrutura via Terraform, construindo API e obtendo o Dataset principal via API com FastAPI
- Módulo 03 - Provisionando Cloud Run e Cluster Dataproc para processamento de dados.
- Módulo 04 - Orquestração do Pipeline com Airflow, Criação de Dados e connectar o Looker para Dashboard.

Data Pipelines com Google Cloud Platform

Perguntas Frequentes

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