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Ram Tripathi

Participante desde 2021

Criação de apps inteligentes na nuvem com vibe coding e MCP Earned Jun 23, 2026 EDT
Como criar apps de IA generativa no Google Cloud Earned Jun 14, 2026 EDT
Criação de comandos na Agent Platform Earned Jun 14, 2026 EDT
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit Earned Jun 14, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo Earned Jun 14, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Jun 14, 2026 EDT
Introdução à IA responsável Earned May 13, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned May 13, 2026 EDT
Uso de DevSecOps no seu ambiente do Google Cloud Earned Jun 14, 2025 EDT
Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine: produção Earned Jun 13, 2025 EDT
Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos Earned Jun 12, 2025 EDT
Práticas recomendadas do Google Kubernetes Engine: segurança Earned Jun 12, 2025 EDT
Rede no Google Cloud: roteamento e endereçamento Earned Jun 9, 2025 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud Earned Jun 9, 2025 EDT
Introduction to Cloud Identity Earned Mar 28, 2025 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais Earned Nov 20, 2024 EST
Princípios básicos de identidade e segurança Earned Nov 18, 2024 EST
DEPRECATED Site Reliability Engineering: Measuring and Managing Reliability Earned Nov 17, 2024 EST
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability Earned Nov 14, 2024 EST
[Deprecated] Cloud Logging Earned Nov 14, 2024 EST
Práticas recomendadas de segurança no Google Cloud Earned Nov 6, 2024 EST
Transformação de dados com o Google Cloud Earned Oct 29, 2024 EDT
Gerenciar a segurança no Google Cloud Earned Oct 22, 2024 EDT
Rede no Google Cloud: noções básicas Earned Oct 22, 2024 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine Earned Oct 22, 2024 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned Oct 21, 2024 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Oct 21, 2024 EDT
Transformação digital com o Google Cloud Earned Oct 21, 2024 EDT
Como classificar imagens com o TensorFlow no Google Cloud Earned May 17, 2024 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção Earned Apr 29, 2024 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Agent Platform Earned Apr 29, 2024 EDT
BigQuery para Machine Learning Earned Apr 29, 2024 EDT
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI Earned Apr 25, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Apr 25, 2024 EDT
Introdução à IA generativa Earned Apr 10, 2024 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Apr 9, 2024 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Nov 28, 2023 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Nov 26, 2023 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Nov 24, 2023 EST
Como criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud Earned Nov 24, 2023 EST
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame) Earned Nov 23, 2023 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Nov 19, 2023 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Nov 19, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Nov 19, 2023 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Nov 18, 2023 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Nov 15, 2023 EST
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Nov 14, 2023 EST
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned Jun 9, 2023 EDT
Como configurar uma rede do Google Cloud Earned Jun 9, 2023 EDT
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine Earned Jun 8, 2023 EDT
Redução de vulnerabilidades de segurança no Google Cloud Earned Jun 8, 2023 EDT
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar Earned May 30, 2023 EDT
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud Earned May 29, 2023 EDT
Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar Earned May 29, 2023 EDT
Hybrid Cloud Service Mesh with Anthos Earned May 26, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned May 26, 2023 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud Earned Dec 9, 2022 EST
Como desenvolver sua rede do Google Cloud Earned Dec 7, 2022 EST
Como criar uma rede segura do Google Cloud Earned Dec 7, 2022 EST
Using the Cloud SDK Command Line Earned Dec 7, 2022 EST
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud Earned Dec 6, 2022 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud Earned Dec 6, 2022 EST
Fundamentos do Google Cloud Earned Sep 8, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Jun 24, 2022 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Jun 17, 2022 EDT
Valor de referência: infraestrutura Earned Jun 17, 2022 EDT

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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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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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 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.

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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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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 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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Neste curso, você vai aprender as habilidades básicas para implementar práticas de DevSecOps seguras e eficientes no Google Cloud. Você vai aprender a proteger seu pipeline de desenvolvimento com serviços do Google Cloud como Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy e autorização binária. Isso permite criar, testar e implantar aplicativos conteinerizados com controles de segurança em todo o pipeline de CI/CD.

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Neste curso, você vai aprender sobre a segurança do Kubernetes e do Google Kubernetes Engine (GKE), além dos processos de geração de registros e monitoramento. Também mostraremos como usar dentro do GKE os serviços de banco de dados e armazenamento gerenciados pelo Google Cloud. Este é o segundo curso da série Arquitetura em Google Kubernetes Engine. Depois de concluir todas as tarefas, comece o curso "Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar" ou "Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos".

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Course one of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series introduces participants to manage multi-cloud and hybrid Kubernetes deployments using Anthos. Through presentations and hands-on labs, participants explore planning and creating Anthos environments and building manageable and reliable multi-cluster Kubernetes infrastructure environments centered around Anthos and containers. This course is a continuation of Architecting with GKE and assumes direct experience with the technologies covered in that course.

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Prepare-se para o Anthos. Esta coleção de laboratórios com foco nas práticas recomendadas do Google Kubernetes Engine se concentra na segurança em escala ao implantar e gerenciar ambientes de produção do GKE, especificamente o controle de acesso baseado em papéis, o aumento da proteção, a rede VPC e a autorização binária.

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Este é o roteamento e endereçamento, o segundo curso da série Rede no Google Cloud. Aqui, vamos abordar os conceitos centrais de roteamento e endereçamento relevantes para os recursos de rede de computadores do Google Cloud. O primeiro módulo fala sobre roteamento e endereçamento de rede no Google Cloud, abordando os elementos fundamentais, como o roteamento do tráfego IPv4, o processo de trazer seus próprios endereços IP e a configuração do Cloud DNS. Já no segundo módulo, vamos conhecer opções de conexão particular, casos de uso e métodos para acessar o Google e outros serviços de forma privada com endereços IP internos. Ao final do curso, você terá conhecimento suficiente para rotear e endereçar seu tráfego de rede no Google Cloud com eficiência.

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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.

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Introduction to Cloud Identity serves as the starting place for any new Cloud Identity, Identity/Access Management/Mobile Device Management admins as they begin their journey of managing and establishing security and access management best practices for their organization. This 15-30 hour accelerated, one-week course will leave you feeling confident to utilize the basic functions of the Admin Console to manage users, control access to services, configure common security settings, and much more. Through a series of introductory lessons, step-by-step hands-on exercises, Google knowledge resources, and knowledge checks, learners can expect to leave this training with all of the skills they need to get started as new Cloud Identity Administrators.

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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.

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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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Service level indicators (SLIs) and service level objectives (SLOs) are fundamental tools for measuring and managing reliability. In this course, students learn approaches for devising appropriate SLIs and SLOs and managing reliability through the use of an error budget.

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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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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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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, participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo tecnologias de controle de acesso do Cloud Storage, chaves de segurança, Chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, controles de acesso a APIs, definição de escopo, VM protegidas, criptografia e URLs assinados. O curso também aborda como proteger os ambientes do Kubernetes.

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A tecnologia de nuvem é um recurso poderoso e, quando combinada com dados, se torna um catalisador de inovação e experiências aprimoradas para o cliente. O curso "Transformação de dados com o Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a nuvem para tornar os dados mais acessíveis, úteis e valiosos. 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 oferece conhecimentos básicos sobre como proteger seu ambiente do Google Cloud. Você vai aprender sobre o modelo de segurança do Google Cloud, incluindo os princípios de zero trust e o modelo de destino compartilhado. Você vai configurar serviços de identidade, como o Cloud Identity e a Federação de Identidade de Colaboradores, gerenciar o controle de acesso usando papéis, condições e políticas do Identity and Access Management (IAM) e implementar controles de segurança de rede, como VPCs, níveis do Cloud Firewall e VPC Service Controls, para criar um perímetro seguro. Como base do programa de aprendizado Segurança no Google Cloud, este curso estabelece os princípios básicos necessários para dois planos especializados subsequentes: a série de cinco cursos Práticas recomendadas de segurança no Google Cloud e a série de quatro cursos Mitigação de ameaças no Google Cloud.

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"Rede no Google Cloud" é uma série de 6 cursos. Este é o primeiro curso deles, "Rede no Google Cloud: noções básicas". Este curso apresenta uma visão geral completa dos conceitos fundamentais de rede, incluindo princípios básicos, nuvens privadas virtuais (VPCs) e compartilhamento de redes VPC. Ele também aborda técnicas de geração de registros e monitoramento de rede. 

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Bem-vindo ao curso "Introdução ao Google Kubernetes Engine". Se você têm interesse no Kubernetes, uma camada de software que fica entre seus aplicativos e a infraestrutura de hardware, aqui é o lugar certo. O Google Kubernetes Engine transforma o Kubernetes em um serviço gerenciado no Google Cloud. O objetivo deste curso é apresentar os conceitos básicos do Google Kubernetes Engine, ou GKE, como é comumente conhecido, e aprender a conteinerizar e executar aplicativos no Google Cloud. O curso começa com uma introdução básica ao Google Cloud e é seguido pelos conceitos gerais dos contêineres e do Kubernetes, da arquitetura do Kubernetes e das operações do Kubernetes.

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Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud. Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.

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"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.

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A transformação digital é uma jornada decisiva para as organizações modernas, e estabelecer uma base sólida em computação em nuvem é o primeiro passo para impulsionar inovações que realmente façam a diferença. O curso Transformação digital com o Google Cloud apresenta as principais tecnologias e estruturas estratégicas que ajudam as organizações a modernizar as operações. Este curso explora conceitos fundamentais da nuvem, a infraestrutura de rede global e o modelo de responsabilidade compartilhada para que líderes possam trilhar seu caminho rumo à nuvem com total confiança. 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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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, 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.

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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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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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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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Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.

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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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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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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 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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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes. Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.

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Neste curso, você vai resolver desafios reais enfrentados na criação de pipelines de dados de streaming. O foco é gerenciar dados contínuos e ilimitados com os produtos do Google Cloud.

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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer. Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.

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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.

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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.

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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 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 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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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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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 Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine para mostrar que você sabe criar e gerenciar clusters multilocatários, monitorar o uso de recursos por namespace, configurar o escalonamento automático de clusters e pods para maior eficiência, definir o balanceamento de carga para distribuição ideal de recursos e implementar sondagens de atividade e prontidão para garantir a integridade e um bom custo-benefício do aplicativo.

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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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Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.

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Este curso de duas partes aborda Logging, Monitoring e Observabilidade no Google Cloud. As principais ferramentas de operações do Google Cloud são divididas em duas categorias principais: componentes focados em operações e ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos. Este curso, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, aborda os componentes focados em operações, como Logging, Monitoring e Service Monitoring. Depois de concluir este curso, sugerimos que você faça a parte 2, Observabilidade no Google Cloud, para saber mais sobre as ferramentas de Gerenciamento do desempenho de aplicativos disponíveis.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar e mostre que você sabe: implantar um site publicamente acessível usando servidores da Web Apache, configurar uma VM no Compute Engine usando scripts de inicialização, configurar um RDP seguro usando um Bastion Host Windows e regras de firewall, criar e implantar uma imagem Docker em um cluster do Kubernetes e atualizá-lo, além de criar uma instância do CloudSQL e importar um banco de dados do MySQL. Este selo de habilidade é um ótimo recurso para entender tópicos que vão aparecer no exame de certificação Professional Cloud Architect com Certificação em Google Cloud.

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This on-demand course equips students to understand and adopt Istio-based service-mesh with Anthos for centralized observability, traffic management, and service-level security. This is the second course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos series. After completing this course, learners should continue to the Hybrid Cloud Multi-Cluster with Anthos course. Completion of the Architecting with Google Kubernetes Engine path is a prerequisite for this course.

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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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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 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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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.

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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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Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização.

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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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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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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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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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