Hamza Masood
Participante desde 2020
Liga Diamante
82084 pontos
Crie um guia de estudo da certificação: preparando-se para o exame Professional Cloud Network Engineer
Earned May 4, 2026 EDT
Criação de apps inteligentes na nuvem com vibe coding e MCP
Earned May 3, 2026 EDT
Configuração do Gemini Code Assist para organizações
Earned May 3, 2026 EDT
Implantação e escalonamento de modelos de IA com o Cloud Run
Earned May 3, 2026 EDT
Desenvolver e proteger APIs com a Apigee X
Earned May 3, 2026 EDT
Desenvolvimento de Aplicativos com o Cloud Run Functions no Google Cloud
Earned May 3, 2026 EDT
Impulsione o desenvolvimento de aplicativos com o Gemini Code Assist
Earned May 2, 2026 EDT
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run
Earned Apr 30, 2026 EDT
Otimização do desenvolvimento de apps com a CLI do Gemini
Earned Apr 30, 2026 EDT
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Apr 29, 2026 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Apr 29, 2026 EDT
Desenvolvimento de aplicativos com Cloud Run no Google Cloud: princípios básicos
Earned Apr 29, 2026 EDT
Desenvolvimento de aplicativos conteinerizados no Google Cloud
Earned Apr 29, 2026 EDT
Crie aplicativos sem servidor com o Cloud Run Functions
Earned Apr 26, 2026 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Apr 26, 2026 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform
Earned Apr 26, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Apr 26, 2026 EDT
Introdução aos agentes de IA
Earned Apr 26, 2026 EDT
Orquestração e Coreografia de Serviços no Google Cloud
Earned Mar 6, 2025 EST
Fundamentos do Desenvolvimento de Aplicativos com o Google Cloud
Earned Mar 6, 2025 EST
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal
Earned Mar 4, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: imparcialidade e viés
Earned Mar 4, 2025 EST
Pesquisa vetorial e embeddings
Earned Mar 4, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: interpretabilidade e transparência
Earned Mar 4, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Mar 4, 2025 EST
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Mar 4, 2025 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Mar 4, 2025 EST
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Mar 4, 2025 EST
Mecanismo de atenção
Earned Mar 4, 2025 EST
Como criar agentes de IA generativa com a Vertex AI e o Flutter
Earned Mar 3, 2025 EST
Como modernizar sites com a IA generativa no Google Cloud
Earned Mar 3, 2025 EST
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit
Earned Mar 3, 2025 EST
Gemini para SDLC completo
Earned Mar 1, 2025 EST
Gemini para engenheiros de DevOps
Earned Mar 1, 2025 EST
Gemini para engenheiros de rede
Earned Mar 1, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Mar 1, 2025 EST
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Mar 1, 2025 EST
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Mar 1, 2025 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Mar 1, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Mar 1, 2025 EST
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud
Earned Mar 1, 2025 EST
Introdução à geração de imagens
Earned Mar 1, 2025 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Mar 1, 2025 EST
Introdução à IA generativa
Earned Mar 1, 2025 EST
Simplifique o desenvolvimento de apps com o Gemini Code Assist
Earned Feb 28, 2025 EST
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned Feb 28, 2025 EST
Integração de aplicativos com o Gemini no Google Cloud
Earned Feb 28, 2025 EST
Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Feb 28, 2025 EST
Gemini para desenvolvedores de aplicativos
Earned Feb 28, 2025 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Feb 27, 2025 EST
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery
Earned Feb 26, 2025 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned Feb 25, 2025 EST
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Feb 25, 2025 EST
Como classificar imagens com o TensorFlow no Google Cloud
Earned Feb 24, 2025 EST
Gemini para engenheiros de segurança
Earned Feb 23, 2025 EST
Criar objetos do LookML no Looker
Earned Feb 23, 2025 EST
Monitorar e gerenciar recursos do Google Cloud
Earned Feb 20, 2025 EST
Análise de sentimento com a API Natural Language
Earned Feb 19, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud Compute
Earned Feb 18, 2025 EST
Análise de fala e linguagem com APIs do Google
Earned Feb 14, 2025 EST
Gemini para arquitetos de nuvem
Earned Jan 28, 2025 EST
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite on GKE
Earned Jan 16, 2024 EST
Descobrindo a IA Generativa - Agent Platform
Earned Jan 16, 2024 EST
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Jan 16, 2024 EST
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jan 16, 2024 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Jan 16, 2024 EST
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Jan 12, 2024 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Jan 12, 2024 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Jan 12, 2024 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Jan 12, 2024 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Jun 4, 2022 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jun 4, 2022 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Jun 4, 2022 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Jun 4, 2022 EDT
Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud
Earned Jun 4, 2022 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability
Earned Jun 4, 2022 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud
Earned Jun 3, 2022 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Jun 3, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Jun 2, 2022 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Jun 1, 2022 EDT
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud
Earned May 29, 2022 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Data+
Earned Oct 1, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Security
Earned Sep 25, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Architecture
Earned Sep 23, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Data
Earned Sep 22, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Essentials
Earned Sep 19, 2021 EDT
Criar um site no Google Cloud
Earned May 23, 2021 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud
Earned May 19, 2021 EDT
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned May 18, 2021 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned May 18, 2021 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned May 18, 2021 EDT
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned Oct 3, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Oct 3, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Oct 2, 2020 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Oct 2, 2020 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned Sep 30, 2020 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Sep 30, 2020 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 30, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Sep 27, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Sep 26, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Sep 26, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 26, 2020 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Sep 25, 2020 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Sep 24, 2020 EDT
Security on AWS
Earned Jul 19, 2020 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications
Earned Jul 19, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications
Earned Jul 18, 2020 EDT
Conceitos básicos para desenvolvedores do Google
Earned Jul 17, 2020 EDT
Cloud Development
Earned Jul 16, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Python
Earned Jul 16, 2020 EDT
[Deprecated] Cloud Logging
Earned Jul 15, 2020 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA
Earned Jul 13, 2020 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned Jul 13, 2020 EDT
Kubernetes no Google Cloud
Earned Jul 11, 2020 EDT
Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud
Earned Jul 10, 2020 EDT
Cloud SQL
Earned Jul 10, 2020 EDT
Entenda seus custos do Google Cloud
Earned Jul 9, 2020 EDT
Princípios básicos de identidade e segurança
Earned Jul 9, 2020 EDT
Valor de referência: infraestrutura
Earned Jul 8, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Jul 7, 2020 EDT
Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Cloud Network Engineer. Você vai analisar os recursos do Gemini Notebook, adicionar fontes ao seu notebook e aprender a personalizar sua experiência no Gemini Notebook para estudar para o exame.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso "Criação de apps inteligentes na nuvem com vibe coding e MCP". Nele, você aprenderá a aproveitar o potencial do assistente de codificação de IA do Google e dos servidores MCP.
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Este curso foi criado para desenvolvedores do Google Cloud e engenheiros de DevOps que têm conhecimento básico do console do Google Cloud e são responsáveis pela configuração do Gemini Code Assist em uma organização. O curso apresenta os benefícios do Gemini Code Assist e compara os recursos das diferentes edições do produto. Aqui, você também vai aprender a configurar e gerenciar o Gemini Code Assist dentro de uma organização.
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A inferência de IA é o processo de usar um modelo de machine learning treinado para fazer previsões em dados novos aplicando padrões aprendidos. Esse curso foi criado para desenvolvedores, cientistas de dados e engenheiros de machine learning com interesse em implantar rapidamente serviços de inferência de IA no Cloud Run. O conteúdo é útil para quem já conhece bem as soluções de implantação de aplicativos sem servidor baseadas na nuvem, mas que talvez não tenha experiência com a execução de inferência de IA usando produtos sem servidor do Google Cloud.
O curso inclui exemplos que implementam um modelo para inferência de IA com GPUs e integram apps de IA generativa com serviços de armazenamento de dados.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Desenvolver e proteger APIs com a Apigee X, você vai aprender a modernizar suas APIs, usar contas de serviço e a autenticação do Google para acessar com segurança os serviços de back-end dos proxies de API da Apigee, produtizar APIs usando portais de desenvolvedores e outros produtos, proteger APIs usando recursos como chaves de API, OAuth, variáveis privadas e correção de falhas, integrar a Apigee com serviços do Google Cloud, como Pub/Sub e Cloud Logging, e chamar APIs do Google Cloud, como a Natural Language e a Geocoding.
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Neste curso, você vai aprender a usar o Cloud Run functions, nossa solução que oferece funções como serviço (FaaS) do Google totalmente gerenciadas e sem servidor, além de implementar código de função de propósito único que responde a solicitações e eventos HTTP da sua infraestrutura em nuvem.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso "Impulsione o desenvolvimento de aplicativos com o Gemini Code Assist". Nele, você aprenderá a usar todo o potencial do assistente de codificação com IA do Google.
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Conclua o curso intermediário Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run para demonstrar suas habilidades de integração do Cloud Run com o Cloud Storage para gerenciamento de dados, arquitetura de sistemas assíncronos e resilientes usando o Cloud Run e o Pub/Sub, construção de gateways da API REST com a tecnologia do Cloud Run e a criação e implantação de serviços no Cloud Run.
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Este curso foi criado para desenvolvedores de apps e engenheiros DevOps que querem trabalhar de forma mais inteligente usando a CLI do Gemini, um agente de IA generativa criado para o terminal e com a tecnologia do Gemini.
Este curso aborda a instalação e configuração da CLI do Gemini e apresenta casos de uso e práticas de segurança. Você aprenderá sobre comandos, ferramentas, servidores MCP e extensões. Por meio de um exercício prático, você vai instalar e configurar a CLI do Gemini para analisar código e criar/modificar um app.
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Quanto maior é o uso da inteligência artificial empresarial e do machine learning, mais importante é desenvolvê-los de maneira responsável. Para muitos, falar sobre a IA responsável pode ser mais fácil, mas colocá-la em prática é um desafio. Se você tem interesse em aprender a operacionalizar a IA responsável na sua organização, este curso é para você.
Nele, você vai aprender como o Google Cloud faz isso hoje, além de analisar práticas recomendadas e lições aprendidas, a fim de criar uma base para elaborar sua própria abordagem de IA responsável.
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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 a plataforma sem servidor Cloud Run para aplicativos em execução.
Neste curso, você vai aprender sobre os conceitos básicos do Cloud Run, o modelo de recursos dele e o ciclo de vida dos contêineres.
Você vai saber mais sobre identidades de serviços, como controlar o acesso aos serviços e como desenvolver e testar seu aplicativo localmente antes de implantá-lo no Cloud Run.
O curso também ensina como fazer a integração com outros serviços no Google Cloud para que você crie aplicativos completos.
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Neste curso, você vai aprender sobre contêineres e como criar e empacotar imagens de contêineres. O conteúdo inclui as práticas recomendadas para criar e proteger contêineres,
além de uma introdução ao Cloud Run e ao Google Kubernetes Engine para desenvolvedores de aplicativos.
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Ganhe um selo de habilidade introdutório ao concluir o curso "Crie aplicativos sem servidor com funções do Cloud Run", em que você aprende a usar as funções do Cloud Run no console do Google Cloud e na linha de comando. 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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Conclua o curso introdutório Criação de comandos na Agent Platform para: Demonstrar suas habilidades nas áreas de engenharia de comandos, análise de imagens e técnicas generativas multimodais na Agent Platform Descobrir como criar comandos eficientes, guiar as respostas da IA generativa e aplicar os modelos do Gemini em cenários reais de marketing.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.
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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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Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.
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Este curso apresenta os aplicativos baseados em eventos e ensina como usar a orquestração e a coreografia de serviços para coordenar microsserviços. Com aulas e laboratórios, você vai aprender a usar o Workflows, o Eventarc, o Cloud Tasks e o Cloud Scheduler para criar aplicativos de microsserviços no Google Cloud.
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Neste curso, você vai aprender os fundamentos do desenvolvimento de aplicativos no Google Cloud. Vamos ensinar as melhores práticas para aplicativos na nuvem e como selecionar opções de computação e dados ideais para os casos de uso do seu app. Você vai conhecer a IA generativa e saber como ela ajuda na criação de aplicativos. Você aprenderá sobre autenticação e autorização, implantação de aplicativos, integração e entrega contínuas, além de monitoramento e ajuste de desempenho para seus aplicativos em execução no Google Cloud. Usando aulas e laboratórios, ensinaremos como começar a criar e executar aplicativos no Google Cloud.
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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.
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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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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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).
Saiba mais
Neste curso, você vai aprender a desenvolver um app usando o Flutter, o kit de ferramentas de UI portátil do Google, e a integrar o app com o Gemini, a família de modelos generativos de IA do Google. Você também vai usar o Vertex AI Agent Builder, a plataforma do Google para criar e gerenciar agentes e aplicativos de IA.
Saiba mais
Aprimorar a experiência de navegação do seu site com a ajuda da IA generativa para melhorar a experiência de pesquisa dos usuários. Neste curso, você aprenderá a usar a Vertex AI para Pesquisa para disponibilizar aos seus usuários uma experiência de pesquisa generativa que facilita a localização do conteúdo no site. Como responsável pela edição do site, você aprenderá a usar a IA generativa para traduzir e melhorar o conteúdo de forma rápida e eficaz com o uso de sugestões.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda engenheiros a gerenciar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para entender registros de aplicativos, criar um cluster do GKE e descobrir como criar um ambiente de build. O laboratório prático demonstra como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de DevOps.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
Saiba mais
Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda os engenheiros de rede a criar, atualizar e manter redes VPC. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para fornecer orientações específicas para suas tarefas de rede, muito mais detalhadas do que as que você receberia de um mecanismo de pesquisa. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini facilita o trabalho com as redes VPC do Google Cloud.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
Saiba mais
"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.
Saiba mais
Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver?
O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…
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Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
Saiba mais
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.
Saiba mais
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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Os aplicativos de IA generativa proporcionam novas experiências de usuário que eram quase impossíveis antes da invenção dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Ao desenvolver aplicativos, como você pode usar a IA generativa para criar apps potentes e interativos no Google Cloud?
Neste curso, você vai conhecer os aplicativos de IA generativa e aprender a usar o design de comandos e a geração aumentada de recuperação (RAG) para criar apps avançados com a ajuda dos LLMs. Você também vai saber o que é a arquitetura pronta para produção, usada nos aplicativos de IA generativa, e vai criar um aplicativo de chat com base em RAG e LLM.
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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 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 curso foi criado para desenvolvedores de todos os níveis e apresenta os principais recursos e funcionalidades do Gemini Code Assist, um colaborador de desenvolvimento de apps com tecnologia de IA para o Google Cloud. Com sugestões de código inteligentes e preenchimento automático, detecção de erros em tempo real e assistência para refatoração, você vai descobrir como o Gemini Code Assist pode melhorar significativamente sua produtividade e a qualidade dos seus códigos, além de economizar tempo valioso para que você foque em tarefas mais produtivas e agradáveis.
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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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Neste breve curso sobre a integração de aplicativos com o Gemini no Google Cloud, você vai conhecer a API Gemini e os modelos de IA generativa dela. Você vai aprender a acessar os modelos do Gemini usando código e testar os recursos dos modelos usando comandos de texto, imagem e vídeo em um app.
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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda desenvolvedores a criar aplicativos. Você também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar código, recomendar serviços do Google Cloud e gerar código para seus aplicativos. No laboratório prático, você vai entender como o Gemini melhora o fluxo de trabalho de implantação de aplicativos.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste curso, vamos definir o que é machine learning e como ele pode beneficiar seu negócio. Você vai conferir algumas demonstrações do ML em ação e aprender termos importantes da área, como instâncias, atributos e rótulos. Nos laboratórios interativos, você vai praticar a invocação de APIs de ML pré-treinadas e criar seus próprios modelos de machine learning usando apenas SQL no BigQuery ML.
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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Realizar análise de dados preditiva no BigQuery para demonstrar suas habilidades nas seguintes áreas: criação de conjuntos de dados no BigQuery importando arquivos CSV e JSON; aproveitamento do potencial do BigQuery com conceitos analíticos sofisticados de SQL, incluindo o uso do BigQuery ML para treinar um modelo de gols com base em dados de eventos de futebol e avaliar a qualidade dos gols da Copa do Mundo.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
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Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.
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Ganhe o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como classificar imagens com o TensorFlow no Google Cloud, em que você aprende a usar o TensorFlow e a Vertex AI para criar e treinar modelos de machine learning. Você interage principalmente com notebooks gerenciados pelo usuário no Vertex AI Workbench.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a proteger seu ambiente e recursos de nuvem. Você vai aprender a implantar exemplos de cargas de trabalho em um ambiente no Google Cloud, identificar e corrigir configurações incorretas de segurança com o Gemini. No laboratório prático, você vai aprender como o Gemini aprimora sua postura de segurança na nuvem.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Criar objetos do LookML no Looker para demonstrar que você sabe: criar dimensões e métricas, visualizações e tabelas derivadas; definir filtros e tipos de métricas com base nos requisitos; atualizar dimensões e métricas; criar e refinar Análises, combinar visualizações com Análises atuais e decidir quais objetos do LookML criar com base nos requisitos de negócios.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Monitorar e gerenciar recursos do Google Cloud para demonstrar que você sabe conceder e revogar permissões do IAM; instalar agentes de monitoramento e geração de registros; criar, implantar e testar uma função do Cloud Run guiada por eventos.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de sentimento com a API Natural Language, em que você aprende como a API entende o sentimento do texto.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Noções básicas do Google Cloud Compute, onde você aprende a trabalhar com máquinas virtuais (VMs), discos e servidores da Web usando o Compute Engine.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de fala e linguagem com APIs do Google. Nele, você aprende a usar a API Natural Language e a API Speech em configurações reais.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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In this fundamental-level course, you will learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite running on Google Kubernetes Engine, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. The labs in this course will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials course. Additional lab experience with the labs in the Baseline - Infrastructure course will also be useful. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this course to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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O curso IA generativa – Agent Platform é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender a usar os modelos do Gemini no Agent Platform. Também vai saber mais sobre design de comandos, práticas recomendadas e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos, entre outras coisas. Você ainda vai aprender a ajustar um modelo de fundação com treinamento personalizado e implantação em um endpoint no Agent Platform.
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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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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, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além do papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este último curso da série revisa quais são serviços de Big Data gerenciados, o que é machine learning e qual o valor dele e como comprovar sua capacidade no Google Cloud, conquistando selos de hab…
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os estudantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este terceiro curso aborda ferramentas de automação e gerenciamento em nuvem, além da criação de redes seguras.
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Os cursos da série Fundamentos da computação do Google Cloud se destinam a pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, e o papel do Google Cloud no uso dessas tecnologias.
Ao final da série, os participantes saberão articular esses conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Você precisa concluir os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: redes e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
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Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud.
Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Conclua os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker para mostrar que você sabe: filtrar, ordenar e dinamizar dados; mesclar resultados de diferentes Análises do Looker; e usar funções e operadores para criar dashboards e relatórios do Looker para análise e visualização de dados.
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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.
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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. 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 the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e gerenciar repositórios Git; lançar, gerenciar e escalonar implantações no Google Kubernetes Engine (GKE); e arquitetar pipelines de CI/CD que automatizam criações e implantações de imagens de contêiner no GKE.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.
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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 Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como criar uma rede segura do Google Cloud, que apresenta vários recursos relacionados a redes para criar, escalonar e proteger seus aplicativos no Google Cloud.
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Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e atribuir papéis com o Identity and Access Management (IAM); criar e gerenciar contas de serviço; ativar a conectividade particular entre redes de nuvem privada virtual (VPC); restringir o acesso ao aplicativo usando o Identity-Aware Proxy; gerenciar chaves e dados criptografados usando o Cloud Key Management Service (KMS) e criar um cluster particular do Kubernetes.
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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data plus track! "The Google Cloud Certified Professional Data Engineer certification is associated with the highest paying salary in IT," according to the most recent Global Knowledge skills and salary report (published August 2021). Complete this game to earn the Data Plus game badge, and be eligible for a +bonus+ prize in the Learn to Earn Cloud Challenge. See "what's next" below for details and requirements; you’ll need to earn at least 2 additional challenge badges to qualify. You'll learn next-level data skills to add to your resume. Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge security track! These eight labs give you the keys to understanding GCP's powerful security suite. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with securing your cloud. Complete this game to earn the Security game badge, and you'll be one step closer to collecting all four badges (see "what's next" below for more information).
Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge architecture track! These eight labs give you a blueprint of GCP's building blocks. At the end of each lab, you'll have hands-on experience with another tool or service to add to your resume. Complete this game to earn the Architecture game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge data track! These eight labs give you a deep dive into GCP's data universe. At the end of each lab, you'll have another in-demand skill to add to your list. Complete this game to earn the Data game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge! These eight labs give you a quick hands-on introduction to eight different GCP tools and services. At the end of each lab, you'll have another skill to add to your list. Complete this game to earn the Essentials game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!
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Ganhe o selo de habilidade introdutório ao concluir o curso Criar um site no Google Cloud. Este curso é baseado na série Get Cooking in Cloud e aborda os seguintes tópicos:Implantação de um site no Cloud RunHospedagem de um app da web no Compute EngineCriação, implantação e escalonamento do seu site no Google Kubernetes EngineMigração de um aplicativo monolítico para uma arquitetura de microsserviços usando o Cloud Build
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Conclua o selo de habilidade intermediário Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: configurar e criar imagens de contêiner do Docker, criar e gerenciar clusters do Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar o kubectl para o gerenciamento eficiente de clusters e implantar aplicativos do Kubernetes com a prática de entrega contínua (CD).
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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como desenvolver sua rede do Google Cloud, que ensina várias maneiras de implantar e monitorar aplicativos, incluindo como analisar os papéis do IAM e adicionar/remover acesso a projetos, criar redes VPC, implantar e monitorar VMs do Compute Engine; gravar consultas SQL, implantar e monitorar VMs no Compute Engine e implantar aplicativos usando Kubernetes com múltiplas abordagens de implantação.
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Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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O coração do AI do Contact Center é o núcleo da conversa e suas interações humanas estão redefinindo as possibilidades de conversas com IA. Nesta missão, você aprenderá como criar um agente virtual, projetar fluxos de conversação para seu agente virtual e adicione um gateway de telefone a um agente virtual. Complete esta missão, incluindo o Challenge Lab no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O laboratório de desafio não fornece etapas prescritivas, Requer a criação de soluções com orientação mínima e testará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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Esta é a segunda e última Quest de laboratórios práticos derivados dos exercícios do livro "Data Science on Google Cloud Platform" de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta etapa, que aborda os assuntos do capítulo nove até o fim do livro, você ampliará as habilidades praticadas na primeira Quest. Você também executará jobs completos de machine learning com ferramentas de última geração e conjuntos de dados do mundo real. Tudo isso será feito com os serviços e ferramentas do Google Cloud Platform.
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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.
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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Quer transformar seus dados de marketing em insights e criar painéis? Reúna todos os dados em um único lugar para fazer análises em grande escala e criar modelos. Use o BigQuery e aprenda a fazer consultas para gerar insights repetíveis, escalonáveis e valiosos sobre seus dados. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura nem precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Além disso, ele permite que você se concentre na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais cresce na área de tecnologia, e o Google Cloud Platform tem sido fundamental para esse desenvolvimento. Com diversas APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Neste curso introdutório, você vai praticar a aplicação do machine learning ao processamento de linguagem em laboratórios que permitem extrair entidades de textos e realizar análises sintáticas e de sentimento, além de usar a API Speech-to-Text para transcrição.
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Usar a capacidade de computação em grande escala para reconhecer padrões e "ler" imagens é uma das tecnologias fundamentais de IA, desde carros com condução automática até reconhecimento facial. O Google Cloud Platform oferece velocidade e precisão de nível internacional, com sistemas que podem ser usados ao chamar APIs. Com eles e várias outras APIs, o GCP tem praticamente uma ferramenta para cada job de machine learning. Neste curso introdutório, você vai praticar a aplicação do machine learning em processamento de imagens com laboratórios que permitem rotular imagens, detectar rostos e pontos de referência, extrair, analisar e traduzir texto de imagens.
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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.
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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.
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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
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Este curso de nível introdutório mostra aos desenvolvedores de aplicativos como o ecossistema do Google Cloud facilita a criação de apps nativos da nuvem seguros, escalonáveis e inteligentes. Você vai aprender a desenvolver e escalonar aplicativos sem configurar uma infraestrutura, além de executar análises de dados, extrair insights dos dados e usar APIs de ML pré-treinadas para aproveitar os recursos de machine learning, mesmo se não for especialista no assunto. Também vamos mostrar como vários serviços do Google se integram perfeitamente a APIs para criar apps inteligentes.
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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.
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Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Mas esses são campos muito especializados, e é difícil encontrar materiais introdutórios sobre eles. Felizmente, o Google Cloud oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e com este curso de nível básico, você já pode começar sua jornada com ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Video Intelligence.
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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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O Kubernetes é o sistema de orquestração de contêineres mais conhecido, e o Google Kubernetes Engine foi criado especificamente para oferecer suporte a implantações gerenciadas do Kubernetes no Google Cloud. Neste curso de nível avançado, você vai praticar a configuração de contêineres e imagens Docker e a implantação de aplicativos completos do Kubernetes Engine. Você também vai aprender as habilidades práticas necessárias para integrar a orquestração de contêineres ao próprio seu fluxo de trabalho. Está procurando um laboratório com desafios práticos para demonstrar suas habilidades e validar seu conhecimento? Quando terminar o curso, faça o laboratório extra com desafio ao fim do curso Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud.
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Redes são a base fundamental da computação em nuvem. Elas sustentam a estrutura do Google Cloud e conectam todos os recursos e serviços entre si. Este curso aborda os serviços de rede essenciais do Google Cloud e oferece exercícios práticos com ferramentas especializadas para desenvolver redes robustas. Você vai conhecer os detalhes das VPCs e aprenderá a criar balanceadores de carga de nível empresarial. Ao fazer o curso Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud, você terá a experiência prática necessária para começar a criar redes robustas imediatamente.
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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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Este curso é adequado para funções de tecnologia ou finanças que gerenciam custos do Google Cloud. Aprenda a configurar uma conta de faturamento, organizar recursos e gerenciar permissões de acesso. Nos laboratórios práticos, você visualiza faturas e analisa dados de faturamento com o BigQuery. Você também usa o Planilhas Google e cria painéis com o Data Studio. Você encontra referências dos vídeos no documento Outros recursos (em inglês).
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A segurança é uma prioridade indiscutível dos serviços do Google Cloud, por isso temos ferramentas específicas para garantir a proteção e a identidade nos seus projetos. Neste curso introdutório, você vai conhecer na prática o serviço Identity and Access Management (IAM) do Google Cloud, que é o melhor para gerenciar contas de usuários e máquinas virtuais. Você vai ganhar experiência com segurança de rede provisionando VPCs e VPNs, além de conhecer as ferramentas disponíveis para proteger contra ameaças e perda de dados.
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Este curso é perfeito para desenvolvedores de nuvem iniciantes que estão procurando prática além do Google Cloud Essentials. Você vai ganhar experiência em laboratórios que se aprofundam no Cloud Storage e em outros serviços de aplicativos fundamentais, como Monitoring e Cloud Functions. Você vai desenvolver habilidades importantes que podem ser aplicadas a qualquer iniciativa do Google Cloud.
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Neste curso introdutório, você terá prática com as ferramentas e os serviços essenciais do Google Cloud. Vídeos opcionais estão disponíveis para fornecer mais contexto e revisar os conceitos abordados nos laboratórios. O curso Google Cloud Essentials é uma introdução recomendada para quem quer aprender sobre o Google Cloud. Você pode entrar com pouco ou nenhum conhecimento prévio em nuvem e sair com habilidades práticas que você pode aplicar ao seu primeiro projeto no Google Cloud. Desde a criação de comandos do Cloud Shell e a implantação da sua primeira máquina virtual até a execução de aplicativos no Kubernetes Engine ou com balanceamento de carga, o Google Cloud Essentials é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.
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