Jose Regish
Participante desde 2025
Liga Bronze
617 pontos
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Aug 30, 2026 EDT
Re-Trilha Arcade: Cofres e Vetores
Earned Aug 23, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Aug 16, 2026 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Aug 16, 2026 EDT
Orquestre fluxos de trabalho multiagente com o Gemini Enterprise
Earned Aug 16, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Aug 16, 2026 EDT
Google DeepMind: Train A Small Language Model
Earned Jun 22, 2026 EDT
Trabalho e Diversão: Cloud Canvas
Earned Jun 22, 2026 EDT
Aventura Arcade: Desenvolvimento de Aplicativos e Observabilidade na Nuvem
Earned Jun 21, 2026 EDT
Viagem Arcade: Gerenciamento de Identidade e APIs de IA Pré-treinadas
Earned Jun 20, 2026 EDT
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação
Earned Jun 20, 2026 EDT
Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Data Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.
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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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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 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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Conclua o selo de habilidade introdutório Orquestre fluxos de trabalho multiagente com o Gemini Enterprise para demonstrar habilidades em: usar assistentes com agentes com tecnologia do Gemini Enterprise para unificar dados em fontes próprias e de terceiros, desenvolver materiais de marketing multimídia e automatizar ações comerciais em sistemas.
Os selos de habilidade validam seu conhecimento prático sobre produtos específicos com avaliações em laboratórios e desafios. Ganhe um selo ao concluir um curso ou vá direto para o laboratório com desafio e receba seu selo hoje mesmo. Esses selos comprovam seu domínio em determinados assuntos, aprimoram seu currículo e, por fim, abrem mais portas no mercado de trabalho. Acesse seu perfil para ver os selos que você ganhou.
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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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Complete the advanced Google DeepMind: Train A Small Language Model skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Access this lab at no-cost by signing up for the no-cost subscription. Receive 35 free credits each month!
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Grandes ideias ganham vida quando a criatividade encontra as ferramentas certas. Inspirado na forma como a Adobe conecta seu universo criativo ao Google Workspace para impulsionar a colaboração, este desafio mostra como criar fluxos de trabalho eficientes e integrados. Você começará com o básico: configurar espaços compartilhados no Google Drive, gerenciar comunicações no Gmail e criar aplicativos sem código com o AppSheet. Em seguida, você conectará seu espaço de trabalho a ferramentas de dados poderosas — usando o Apps Script para automatizar tarefas no Planilhas e no Mapas, analisando grandes conjuntos de dados com o Connected Sheets e enviando esses dados diretamente para apresentações de slides. Ao final, você saberá como integrar dados e design para garantir que seus projetos sejam executados sem problemas
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Escrever código é apenas o primeiro passo; você também precisa saber como implantá-lo sem problemas e mantê-lo funcionando da melhor forma. Nesta aventura, você começará com configurações serverless executando código no Cloud Run Functions e conectando seus serviços usando o Google Cloud Pub/Sub. A partir daí, você trabalhará no lado operacional — criando ambientes de desenvolvimento limpos, monitorando vários projetos simultaneamente e configurando alertas inteligentes para identificar e corrigir problemas precocemente. Com alguns laboratórios de desafio incluídos, você sairá com as habilidades necessárias para criar, monitorar e dimensionar aplicativos no Google Cloud.
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Manter seus recursos na nuvem seguros e tornar seus aplicativos mais inteligentes são duas habilidades essenciais para qualquer desenvolvedor de nuvem. Nesta jornada, você começará com os fundamentos de segurança, aprendendo como configurar contas de serviço, gerenciar permissões do IAM usando o gcloud e configurar funções personalizadas. Depois de proteger seu ambiente, você trabalhará com as ferramentas de IA pré-treinadas do Google Cloud — convertendo texto em fala sintética, traduzindo idiomas em tempo real e transcrevendo arquivos de áudio em texto. Com dois laboratórios práticos para testar suas habilidades, você saberá como gerenciar com segurança o acesso ao seu projeto na nuvem, adicionando recursos poderosos de linguagem e fala aos seus aplicativos.
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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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