Jack Ow
Participante desde 2020
Liga Ouro
32015 pontos
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Aug 26, 2025 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Apr 26, 2024 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jul 31, 2023 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Jun 24, 2022 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Jun 22, 2022 EDT
Redução de vulnerabilidades de segurança no Google Cloud
Earned Jun 22, 2022 EDT
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run
Earned Jun 21, 2022 EDT
Escalonamento com as Operações do Google Cloud
Earned Jun 17, 2022 EDT
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud
Earned Jun 17, 2022 EDT
Gerenciamento de Segurança no Google Cloud
Earned Jun 13, 2022 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Jun 11, 2022 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Jun 9, 2022 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Jun 7, 2022 EDT
[DEPRECATED] Network Security by Palo Alto Networks
Earned Jun 6, 2022 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Jun 4, 2022 EDT
DEPRECATED Developing Data and Machine Learning Apps with C#
Earned Jun 4, 2022 EDT
Como gerenciar a infraestrutura em nuvem com o Terraform
Earned May 31, 2022 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned May 29, 2022 EDT
Scientific Data Processing
Earned Nov 13, 2021 EST
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Nov 13, 2021 EST
Migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service
Earned Nov 9, 2021 EST
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned Nov 7, 2021 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Nov 6, 2021 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Nov 6, 2021 EDT
Como aplicar conceitos avançados do LookML no Looker
Earned Nov 6, 2021 EDT
Noções básicas do LookML no Looker
Earned Nov 6, 2021 EDT
BigQuery para Machine Learning
Earned Nov 6, 2021 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned Nov 5, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Nov 5, 2021 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA
Earned Nov 5, 2021 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Nov 5, 2021 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Nov 4, 2021 EDT
Como criar pipelines sem código no Cloud Data Fusion
Earned Nov 14, 2020 EST
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Nov 14, 2020 EST
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Nov 14, 2020 EST
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Nov 14, 2020 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Nov 13, 2020 EST
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Nov 13, 2020 EST
Data Catalog Fundamentals
Earned Nov 7, 2020 EST
BigQuery for Data Warehousing
Earned Nov 7, 2020 EST
[DEPRECATED] Secure Workloads in Google Kubernetes Engine
Earned Nov 3, 2020 EST
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned Oct 29, 2020 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Oct 26, 2020 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability
Earned Oct 24, 2020 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud
Earned Oct 23, 2020 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud
Earned Oct 22, 2020 EDT
Criar um site no Google Cloud
Earned Oct 17, 2020 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Oct 17, 2020 EDT
Cloud Development
Earned May 7, 2020 EDT
Engenharia de nuvem
Earned May 7, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Python
Earned May 7, 2020 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture
Earned May 4, 2020 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure
Earned May 3, 2020 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop
Earned May 2, 2020 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned May 1, 2020 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices
Earned May 1, 2020 EDT
Kubernetes no Google Cloud
Earned Apr 29, 2020 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions
Earned Apr 29, 2020 EDT
Valor de referência: infraestrutura
Earned Apr 26, 2020 EDT
VM Migration
Earned Apr 24, 2020 EDT
DevOps: noções essenciais
Earned Apr 22, 2020 EDT
Princípios básicos de identidade e segurança
Earned Apr 19, 2020 EDT
Otimize seus custos do Google Cloud
Earned Apr 18, 2020 EDT
Cloud SQL
Earned Apr 18, 2020 EDT
Entenda seus custos do Google Cloud
Earned Apr 16, 2020 EDT
Fundamentos do Google Cloud
Earned Apr 12, 2020 EDT
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 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 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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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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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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Neste curso de treinamento autoguiado, os participantes aprendem como mitigar ataques em diversos pontos em uma infraestrutura baseada no Google Cloud, incluindo ataques distribuídos de negação de serviço, ataques de phishing e ameaças que envolvem uso e classificador de conteúdo. Também ensinamos sobre o Security Command Center, o Cloud Logging e a geração de registros de auditoria, além de como usar o Forseti para acessar a conformidade geral das políticas de segurança da sua organização.
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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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Organizações de vários portes estão adotando a tecnologia e a flexibilidade da nuvem para transformar a forma como operam. No entanto, gerenciar e escalonar recursos na nuvem de maneira eficaz é uma tarefa complexa. Este curso aborda os conceitos fundamentais de operações modernas, confiabilidade e resiliência na nuvem, além de mostrar como o Google Cloud pode ajudar a dar suporte a esses esforços.
Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. Neste curso, você vai conhecer esses desafios e soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um deles.
Como parte do Programa de Aprendizado Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.
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Este curso de treinamento autoguiado oferece aos participantes um amplo estudo sobre controles e técnicas de segurança no Google Cloud. Com palestras gravadas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo o Cloud Identity, o Resource Manager, o Cloud IAM, os firewalls de nuvem privada virtual, o Cloud Load Balancing, peering do Cloud, o Cloud Interconnect e o VPC Service Controls.
Este é o primeiro curso da série Segurança no Google Cloud. Quando completar este curso, inscreva-se no Práticas recomendadas de segurança no Google Cloud.
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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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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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The move to Google® Cloud public cloud services is underway, and requirements for cloud security are real. Palo Alto Networks® offers innovative and comprehensive protection as you adopt public cloud services. The Palo Alto Networks solutions complement the native Google Cloud security toolset, including network, host and cloud-native security delivered through APIs for comprehensive protection. In this Quest, you will get hands-on practice with the Palo Alto Networks virtual next-generation firewall running in Google Cloud. You will gain practical experience that you can apply to improve visibility and security for your applications and workloads.
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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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C# has powered Windows .NET application development for nearly two decades and Google Cloud is committed to supporting developers getting their .NET workloads up and running on Google Cloud. In this quest, you will learn how to run C# apps in Google Cloud, and specifically how to take your apps to the next level by interfacing them with the big data and machine learning APIs that are accessible now from C#. By enrolling in this quest you will see firsthand how seamlessly Google Cloud integrates with .NET workloads and what the possibilities are for leveraging big data and ML services in your own C# projects.
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Neste curso, o usuário experiente do Google Cloud vai aprender a descrever e lançar recursos de nuvem com o Terraform, uma ferramenta de código aberto que transforma APIs em arquivos de configuração declarativos, que podem ser compartilhados entre os membros da equipe, tratados como código, editados, revisados e versionados. Nestes laboratórios práticos, você vai trabalhar com modelos de exemplo e aprenderá a lançar uma variedade de configurações, desde servidores simples até aplicativos com balanceamento de carga completo.
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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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Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o BigQuery, o Managed Service for Apache Spark e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.
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Esta é a primeira de duas Quests de laboratórios práticos e é derivada dos exercícios do livro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta primeira Quest, que aborda o capítulo 8, você poderá praticar todos os aspectos de ingestão, preparação, processamento, consulta, exploração e visualização de conjuntos de dados usando as ferramentas e os serviços do Google Cloud Platform.
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This course offers hands-on practice with migrating MySQL data to Cloud SQL using Database Migration Service. You start with an introductory lab that briefly reviews how to get started with Cloud SQL for MySQL, including how to connect to Cloud SQL instances using the Cloud Console. Then, you continue with two labs focused on migrating MySQL databases to Cloud SQL using different job types and connectivity options available in Database Migration Service. The course ends with a lab on migrating MySQL user data when running Database Migration Service jobs.
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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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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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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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Neste curso, você terá experiência prática aplicando conceitos avançados do LookML no Looker. Você vai aprender a usar o Liquid para personalizar e criar dimensões e medidas dinâmicas, criar tabelas dinâmicas derivadas em SQL e tabelas derivadas nativas personalizadas, e usar extensões para modularizar seu código LookML.
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Neste curso, você vai ter experiência prática com o LookML no Looker. Você vai aprender a escrever código LookML para criar novas dimensões e medidas, criar tabelas derivadas e juntá-las a Análises, filtrar Análises e definir políticas de armazenamento em cache no LookML.
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Quer criar modelos de ML em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery ML democratiza o machine learning ao permitir que analistas de dados criem, treinem, avaliem e façam previsões usando habilidades e ferramentas de SQL que eles já têm. Nesta série de laboratórios, você vai fazer alguns testes e saber quais são as características de um bom modelo.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais crescem 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. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática com as APIs de machine learning em laboratórios como estes: "Como implementar um bot de bate-papo com IA usando o Dialogflow" e "Detectar rótulos, rostos e pontos de referência em imagens com a API Cloud Vision".
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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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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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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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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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Este curso oferece prática com o Cloud Data Fusion, uma plataforma nativa da nuvem de integração de dados sem código. Desenvolvedores de ETL, engenheiros de dados e analistas podem se beneficiar muito das transformações e conectores pré-criados para gerar e implantar os pipelines sem se preocupar em escrever código. Este curso começa com um laboratório de início rápido que familiariza os estudantes com a interface do Cloud Data Fusion. Depois, você vai executar pipelines em lote e em tempo real, além de usar o plug-in Wrangler para realizar algumas transformações interessantes nos dados.
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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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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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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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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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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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Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e escalonável. Com ele, as organizações descobrem, compreendem e gerenciam rapidamente todos os dados. Nesta Quest, vamos começar com algo simples - você aprenderá como pesquisar e adicionar tags a recursos de dados e metadados usando o Data Catalog. Depois que você aprender a desenvolver seus próprios modelos de tags correlacionados a dados da tabela do BigQuery, mostraremos como criar conectores do MySQL, PostgreSQL e SQLServer para o Data Catalog.
Saiba mais
Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. 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 ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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Earn a skill badge by completing the Secure Workloads in Google Kubernetes Engine quest, where you learn about security at scale on Google Kubernetes Engine (GKE) including how to: migrate containers from virtual machines to Google Kubernetes Engine, restrict network connections in GKE using firewalls and Network Policies, use role-based access controls (RBAC) in GKE, use Binary Authorization for security controls of your images, secure applications in GKE using 3 access levels: host, network, Kubernetes API, and harden GKE cluster configurations. 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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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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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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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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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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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
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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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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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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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Este curso introdutório conta com recursos exclusivos entre as outras ofertas de cursos. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços que aparecem na Certificação em Google Cloud Associate Cloud Engineer. Do IAM à rede, até a implantação do Kubernetes Engine, este curso é composto por laboratórios específicos que vão testar seus conhecimentos sobre o Google Cloud. Embora a prática com esses laboratórios ajude a desenvolver suas habilidades e conhecimento, recomendamos que você também estude pelo guia do exame e por outros recursos de preparação disponíveis.
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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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Esta Quest de nível básico é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Associate Cloud Engineer do Google Cloud . Abrangendo desde IAM e serviços de rede até a implantação do Kubernetes Engine, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre o GCP. Os laboratórios ajudarão a desenvolver suas habilidades, mas recomendamos que você também consulte o guia do exame e outros materiais preparatórios disponíveis.
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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.
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Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. 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 this quest to receive an exclusive Google…
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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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Get Anthos Ready. Demand for Google Kubernetes Engine is growing, and customers are looking to Google and its partners to provide in-depth technical knowledge. This first Google Kubernetes Engine-centric Quest of best practices hands-on labs will get you started containerizing to modernize in place , and then managing your deployed apps and services -- with monitoring, tracing, and logging.
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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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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.
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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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A metodologia de migração de VM do Google Cloud apresenta uma diretriz definida e iterativa para os usuários. Nesta Quest, você realizará as quatro etapas da sequência de migração. Você também criará relatórios de avaliação com o CloudPhysics, usará os modelos de infraestrutura como código do Terraform, realizará migrações lift-and-shift com o Cloud Endure e replicará aplicativos como cargas de trabalho nativas da nuvem. Conclua esta Quest para conhecer na prática as soluções de migração de VM desenvolvidas pelo Google. Como bônus, incluímos um laboratório básico sobre o Google Kubernetes Engine para quem precisa se atualizar.
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Tenha uma vantagem competitiva com DevOps. O DevOps é um movimento organizacional e cultural que visa aumentar a velocidade da entrega de software, melhorar a confiabilidade do serviço e criar uma propriedade compartilhada entre as partes interessadas. Neste curso, você vai aprender a usar o Google Cloud para melhorar a velocidade, a estabilidade, a disponibilidade e a segurança da sua capacidade de entrega de software. A DevOps Research and Assessment se juntou ao Google Cloud. Como está a sua equipe? Faça este teste de múltipla escolha com cinco perguntas e descubra!
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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 é o segundo curso de uma série de duas partes sobre faturamento do Google Cloud e os princípios essenciais da gestão de custos. Este curso é ideal para profissionais da área de finanças e/ou TI que são responsáveis por otimizar a infraestrutura em nuvem da organização. Aqui você você vai aprender diversas maneiras de controlar e otimizar seus custos no Google Cloud. Isso inclui configurar orçamentos e alertas, gerenciar limites de cota e aproveitar descontos por uso contínuo. Nos laboratórios práticos, você vai praticar o uso de diversas ferramentas para controlar e otimizar seus custos do Google Cloud ou influenciar suas suas equipes de tecnologia a aplicar as melhores práticas de otimização de custos.
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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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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 Fundamentos do Google Cloud 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 Fundamentos do Google Cloud é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.
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