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Muhammad Hafiz Fassya

Participante desde 2026

Liga Diamante

3978 pontos
Simulador Arcade: Engenheiro de Segurança de Rede Earned Aug 17, 2026 EDT
Model Armor: como proteger implantações de IA Earned Aug 15, 2026 EDT
Introdução à segurança no mundo da IA Earned Aug 10, 2026 EDT
Configuração do Gemini Code Assist para organizações Earned Aug 9, 2026 EDT
Implantação e escalonamento de modelos de IA com o Cloud Run Earned Aug 7, 2026 EDT
Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog Earned Jul 31, 2026 EDT
Simulador Arcade: Arquiteto de Data Mesh Earned Jul 31, 2026 EDT
Gemini para cientistas e analistas de dados Earned Jul 16, 2026 EDT
Simplifique o desenvolvimento de apps com o Gemini Code Assist Earned Jul 15, 2026 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Jul 14, 2026 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Jul 12, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Jul 11, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jul 11, 2026 EDT

Boas-vindas ao Simulador Arcade deste mês, no qual você assumirá o papel de um Engenheiro de Segurança de Rede. Nesta simulação, primeiro você reforçará o controle de acesso em sua infraestrutura — criando papéis personalizados do IAM, escrevendo scripts de permissões e configurando o Identity-Aware Proxy para proteger a autenticação de usuários sem a necessidade de VPNs tradicionais. Depois, assumirá o controle da topologia empresarial híbrida, usando o Network Connectivity Center para interligar redes multi-cloud, VPCs e HA-VPNs site-a-site. Com dois laboratórios de desafio realistas, esta simulação capacita você a eliminar pontos de omissão de acesso, proteger o tráfego entre nuvens e construir uma rede extremamente segura no Google Cloud.

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Este curso analisa os recursos de segurança essenciais do Model Armor e prepara você para trabalhar com o serviço. Você vai aprender sobre os riscos de segurança associados a LLMs e como o Model Armor protege seus aplicativos de IA.

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A inteligência artificial (IA) oferece possibilidades de transformação, mas também traz novos desafios para a segurança. Este curso capacita líderes em segurança e proteção de dados com estratégias para gerenciar essa tecnologia da melhor forma nas organizações. Trabalhe com um framework que foi criado para identificar e mitigar proativamente riscos específicos da IA, proteger dados sensíveis, garantir o compliance e suportar uma infraestrutura de IA resiliente. Analise casos de uso de quatro setores diferentes para ver como essas estratégias se aplicam em cenários reais.

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Este curso 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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Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog para mostrar sua capacidade de usar o Knowledge Catalog para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Knowledge Catalog.

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Boas-vindas ao Simulador Arcade deste mês, no qual você atuará como Arquiteto de Data Mesh. Nesta simulação, primeiro você abordará o BigQuery para criar tabelas particionadas por data, resolver problemas complexos de junção (joins) e dominar estruturas de dados aninhadas. Depois, você passará para a governança descentralizada usando o Dataplex Knowledge Catalog para organizar ativos, atribuir metadados e aplicar uma segurança de nuvem rigorosa. Com dois laboratórios de desafio realistas, esta simulação capacita você a derrubar silos de dados, dimensionar sua infraestrutura e executar um data mesh seguro e integrado.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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Este 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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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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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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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção. Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.

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O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.

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