Bhushan Nemade
Participante desde 2020
Participante desde 2020
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de imagens com a API Cloud Vision, em que você descobre como usar essa API para várias tarefas, incluindo a extração de texto das imagens.
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.
In this quest you will get hands-on experience writing infrastructure as code with Terraform.
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.
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.
This quest of "Challenge Labs" gives the student preparing for the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification hands-on practice with common business/technology solutions using Google Cloud architectures. Challenge Labs do not provide the "cookbook" steps, but require solutions to be built with minimal guidance, across many Google Cloud technologies. All labs have activity tracking, and in order to earn this badge you must score 100% in each lab. This quest is not easy and will put your Google Cloud technology skills to the test! Be aware that while practice with these labs will increase your knowledge and abilities, additional study, experience, and background in cloud architecture is recommended to prepare for this certification. Complete this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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.
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.
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.
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.
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.
"This course, Understanding Google Cloud Security and Operations - Locales, is intended for non-English learners only. If you wish to take couse in English, please enroll in Understanding Google Cloud Security and Operations." This course examines cost management, security, and operations in the cloud. First, it explores how businesses can choose to maintain some or none of their own infrastructure by purchasing IT services from a cloud provider. Next, it explains how the responsibility of data security is shared between the cloud provider and the business, and explores the defense-in-depth security built into Google Cloud. Finally, it covers how IT teams and business leaders need to rethink IT resource management in the cloud and how Google Cloud resource monitoring tools can help them to maintain control and visibility over their cloud environment.
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.
As tecnologias de nuvem podem agregar muito valor a uma organização e, ao combinar esse poder com dados, o potencial de crescer e criar novas experiências para os clientes é ainda maior. O curso "Exploring Data Transformation with Google Cloud" mostra como os dados agregam valor às organizações e como o Google Cloud torna esses dados eficientes e acessíveis. Este curso, que faz parte do programa de aprendizado do Cloud Digital Leader, se destina às pessoas que querem crescer na profissão e construir o futuro da empresa.
This course, Google Workspace Security - Locales, is intended for non-English learners only. To enroll in this content in English, please enroll in Google Workspace Security. Google Workspace Security is the third course in the Google Workspace Administration series. In this course you will focus on the various aspects of Google Workspace Security including user password policies and how to enable and enforce two step verification (2SV) for your users. You will learn about application security and understand how to whitelist and block API access to your account. You will see how Google Workspace can easily be integrated with a number of predefined 3rd party applications. You will also become familiar with the SSO options in Google Workspace. Finally you will understand how to spot potential security risks within your organization and learn how to address them using the tools available in the admin console. Prerequisites You should have completed the Introduction to Google W…
Neste curso, os estudantes vão aprender a proteger o ambiente do Google Workspace. Vamos começar pela implementação das políticas de senha forte e verificação em duas etapas para controlar o acesso dos usuários. Em seguida, usaremos a ferramenta de investigação de segurança para identificar e responder a riscos de segurança de forma proativa. Depois, os estudantes vão gerenciar o acesso a apps de terceiros e dispositivos móveis para garantir a segurança. Por fim, vamos aplicar medidas de segurança e compliance em e-mails para proteger os dados organizacionais.
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.
Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Associate Cloud 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.
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).
Esta coleção de laboratórios mostra todos os benefícios de integrar os serviços e ferramentas do Google Cloud a aplicativos do Workspace. Você vai criar conexões diretas com fontes de dados do Google Cloud usando a API BigQuery, o Apps Script, as Planilhas e as Apresentações para coletar, analisar e apresentar dados.
Google Sheets is a robust, cloud-based application that empowers you to create sophisticated spreadsheets. Whether you are working at your desk, or from your smartphone or tablet on-the-go, Google Sheets helps you organize, analyze, and share your most important data. In this course for Sheets users, you will learn how to make your own supercharged spreadsheets. First, you’ll learn how to input and format your data. Next, you will learn how formulas, functions and a few exclusive Google Sheets features can accelerate your data analysis. Finally, you will get tips for sharing your spreadsheets and collaborating on them with your team.
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.
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.
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.
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.
This class provides an overview of Google Cloud Platform services. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn the value of Google Cloud Platform and how its services work together. Participants also get foundational skills in how to use GCP.
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.
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.
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.
In this quest you will use a collection of Google APIs that are all related to language, and speech. You will use the Speech-to-Text API to transcribe an audio file into a text file, the Cloud Translation API to translate from one language to another, the Cloud Translation API to detect what language is being used and translate to a different language, the Natural Language API to classify text and analyze sentiment, and create synthetic speech.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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".
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!
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
As interfaces de programação de aplicativos do Google Cloud são mecanismos para interagir com os serviços do Google Cloud de forma programática. Esta Quest oferece experiência prática com diversas APIs do GCP, que você conhecerá quando usar o APIs Explorer do Google, uma ferramenta para procurar APIs e executar os métodos delas interativamente. Aprenda a transferir dados entre intervalos do Cloud Storage, implantar instâncias do Compute Engine, configurar clusters do Dataproc e muito mais com a Quest "Exploring APIs". Você verá a eficiência das APIs e entenderá por que elas são usadas praticamente apenas por quem já é bastante experiente no GCP. Inscreva-se nesta Quest hoje mesmo!
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.
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.
Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.
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.
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).
Neste curso, "Arquitetura em Google Kubernetes Engine: fundamentos", vamos relembrar o layout e os princípios do Google Cloud. Depois disso, mostraremos os fundamentos de como criar e gerenciar contêineres de software, e você vai conhecer a arquitetura do Kubernetes.
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.
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.
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.
"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.
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.
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 chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
"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.
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.
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.
Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.