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Himanshu Gupta
Participante desde 2025
Liga Bronze
4537 pontos
Armazenamento, tratamento e gerenciamento de dados no Google Cloud: console
Earned Aug 29, 2026 EDT
Re-Trilha Arcade: Cofres e Vetores
Earned Aug 29, 2026 EDT
Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados
Earned Aug 29, 2026 EDT
Agentes empresariais e casos de uso
Earned Jul 24, 2026 EDT
Noções básicas de agentes
Earned Jul 24, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Jul 24, 2026 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud
Earned Jun 26, 2026 EDT
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação
Earned Jun 26, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jun 25, 2026 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud
Earned May 10, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned May 8, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini para SDLC completo
Earned Apr 1, 2026 EDT
Trabalho e Diversão: Métricas em Movimento
Earned Mar 31, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA
Earned Mar 26, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA
Earned Mar 25, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Mar 23, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Mar 22, 2026 EDT
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Mar 22, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Mar 21, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Mar 21, 2026 EDT
Usar o BigQuery ML para inferência
Earned Mar 21, 2026 EDT
[DEPRECATED] Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Mar 21, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Mar 20, 2026 EDT
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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Como a Trilha Arcade do mês passado terminou antes do previsto, estamos abrindo este jogo bônus apenas este mês para que você possa garantir aquele Ponto Arcade perdido! Você começará pelo lado do cofre com o Google Cloud Storage — gerenciando buckets, explorando APIs e protegendo dados confidenciais com o Bucket Lock. Depois, você passará para vetores orientados a eventos na linha de comando, acionando Cloud Run Functions e roteando mensagens em tempo real através do Pub/Sub. Completa com dois laboratórios de desafio práticos, esta trilha coloca sua sequência de conquistas (streak) de volta aos trilhos, enquanto você desenvolve habilidades reais de armazenamento e computação sem servidor.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados, em que você aprende a criar um bucket do Cloud Storage, usar a linha de comando do Cloud Storage e como usar o bloqueio de buckets para proteger objetos em um bucket.
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Veja o impacto que os agentes de IA geram nos negócios. Em seguida, saiba como criar e orquestrar os agentes certos com o Gemini Enterprise e conheça desde as soluções sem código até as de desenvolvimento tradicional.
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Este curso apresenta noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.
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Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.
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Dados brutos só são úteis se forem limpos, estruturados e seguros. Nesta trilha, você começará processando e preparando dados usando Dataprep, modelos do Dataflow e Apache Spark. Você aprenderá como limpar conjuntos de dados para que estejam prontos para modelos de aprendizado de máquina. A partir daí, você se concentrará na segurança, trabalhando com ferramentas que encontram e mascaram informações sensíveis, como IDs e credenciais pessoais. Você praticará a redação de detalhes críticos e a criação de cópias seguras e anonimizadas de seus dados no Cloud Storage. Ao concluir os laboratórios práticos, você demonstrará que consegue lidar com fluxos de trabalho de big data, mantendo as informações confidenciais totalmente seguras.
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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 Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
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Receba um selo de habilidade ao completar o curso Como configurar uma rede do Google Cloud, que ensina como realizar tarefas básicas no Google Cloud Platform, criar uma rede personalizada, adicionar regras de firewall de sub-redes e criar VMs para testar a latência durante a comunicação.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês)
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Excelentes experiências com dados não acontecem por acaso — elas são modeladas, otimizadas e escaladas com propósito. Neste desafio, você construirá uma base sólida com o Looker, criando consultas modeladas, definindo métricas e dimensões, modularizando o LookML com extends e refinando a lógica usando funções e operadores. Você filtrará Explorações, mesclará resultados e classificará insights para descobrir o que realmente importa. Você também aprimorará o desempenho com cache e explorará o processamento distribuído com o Dataproc. Essas são as mesmas funcionalidades que a Zoomcar usou no Google Cloud para modernizar sua pilha de dados — e agora, você também poderá criá-las!
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Este curso analisa os recursos de segurança essenciais do Model Armor e prepara você para trabalhar com o serviço. Você vai aprender sobre os riscos de segurança associados a LLMs e como o Model Armor protege seus aplicativos de IA.
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A inteligência artificial (IA) oferece possibilidades de transformação, mas também traz novos desafios para a segurança. Este curso capacita líderes em segurança e proteção de dados com estratégias para gerenciar essa tecnologia da melhor forma nas organizações. Trabalhe com um framework que foi criado para identificar e mitigar proativamente riscos específicos da IA, proteger dados sensíveis, garantir o compliance e suportar uma infraestrutura de IA resiliente. Analise casos de uso de quatro setores diferentes para ver como essas estratégias se aplicam em cenários reais.
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Este curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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Neste curso, apresentamos os conceitos de interpretabilidade e transparência em IA. Vamos abordar a importância da transparência em IA para desenvolvedores e engenheiros. O curso também abrange ferramentas e métodos práticos para ajudar a alcançar a interpretabilidade e a transparência em dados e modelos de IA.
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Neste curso, apresentamos conceitos de IA responsável e princípios de IA. Ele contém técnicas para identificar e reduzir o viés e aplicar a imparcialidade nas práticas de ML/IA. Vamos abordar ferramentas e métodos práticos para implementar as práticas recomendadas de IA responsável usando produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção.
Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.
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O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.
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Conheça o BigQuery ML para inferência, saiba por que ele é a melhor opção para analistas de dados, os casos de uso dele e os modelos de ML compatíveis. Você também vai aprender a criar e gerenciar esses modelos de ML no BigQuery.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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