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Mykhailo Prochkaruk
Participante desde 2022
Liga Diamante
29698 pontos
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit
Earned Oct 18, 2025 EDT
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal
Earned Oct 18, 2025 EDT
Conheça a IA generativa na Agent Platform
Earned Oct 17, 2025 EDT
Build Custom Processors with Document AI [Deprecated]
Earned Oct 17, 2025 EDT
Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen
Earned Oct 17, 2025 EDT
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Oct 17, 2025 EDT
Criação de aplicativos orientados a eventos com o Eventarc
Earned Oct 16, 2025 EDT
Armazenamento, tratamento e gerenciamento de dados no Google Cloud: console
Earned Oct 16, 2025 EDT
Monitorar e gerenciar recursos do Google Cloud
Earned Oct 16, 2025 EDT
Implantar e proteger APIs sem servidor com API Gateway
Earned Oct 16, 2025 EDT
Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem
Earned Oct 15, 2025 EDT
Implantação e gerenciamento de aplicativos no Google App Engine
Earned Oct 15, 2025 EDT
Crie aplicativos sem servidor com o Cloud Run Functions
Earned Oct 15, 2025 EDT
Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados
Earned Oct 15, 2025 EDT
Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos
Earned Oct 15, 2025 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Jul 10, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Jul 10, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Jul 10, 2023 EDT
Mecanismo de atenção
Earned Jul 10, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Jul 10, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens
Earned Jul 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Jul 10, 2023 EDT
Introdução à IA responsável
Earned Jul 10, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Jul 10, 2023 EDT
Introdução à IA generativa
Earned May 22, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do AlloyDB
Earned May 22, 2023 EDT
Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais do Azure
Earned May 17, 2023 EDT
Automatize a captura de dados em escala com Document AI
Earned May 17, 2023 EDT
Monitorar ambientes com o Google Cloud Managed Service para Prometheus
Earned May 16, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner
Earned May 14, 2023 EDT
Crie e gerencie instâncias do Bigtable
Earned May 14, 2023 EDT
Implantação e gerenciamento da Apigee X
Earned May 14, 2023 EDT
Desenvolver e proteger APIs com a Apigee X
Earned May 14, 2023 EDT
Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS
Earned May 13, 2023 EDT
Implementação de pipelines de CI/CD no Google Cloud
Earned May 13, 2023 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability
Earned May 13, 2023 EDT
Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud
Earned May 12, 2023 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned Mar 23, 2023 EDT
ML Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Mar 23, 2023 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned Mar 17, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run
Earned Mar 14, 2023 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance - Português Brasileiro
Earned Mar 10, 2023 EST
Securing and Integrating Components of Your Application - Português Brasileiro
Earned Mar 9, 2023 EST
Getting Started with Application Development - Português Brasileiro
Earned Mar 4, 2023 EST
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Mar 2, 2023 EST
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Feb 28, 2023 EST
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Feb 26, 2023 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Feb 26, 2023 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Feb 26, 2023 EST
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Feb 26, 2023 EST
Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service
Earned Feb 26, 2023 EST
Recommendation Systems on Google Cloud
Earned Feb 25, 2023 EST
Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Feb 24, 2023 EST
DEPRECATED Detect Manufacturing Defects Using Visual Inspection AI
Earned Feb 24, 2023 EST
Criação de sistemas de machine learning de produção
Earned Feb 20, 2023 EST
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Feb 19, 2023 EST
Automate Interactions with Contact Center AI
Earned Feb 19, 2023 EST
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Feb 18, 2023 EST
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned Feb 18, 2023 EST
Computer Vision Fundamentals with Google Cloud
Earned Feb 17, 2023 EST
Machine learning nas empresas
Earned Feb 15, 2023 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Feb 14, 2023 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Feb 13, 2023 EST
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Feb 12, 2023 EST
[DEPRECATED] Engenharia de atributos
Earned Feb 12, 2023 EST
Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker
Earned Feb 12, 2023 EST
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery
Earned Feb 12, 2023 EST
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned Feb 11, 2023 EST
Como configurar uma rede do Google Cloud
Earned Feb 11, 2023 EST
Compartilhe dados com o Google Data Cloud
Earned Feb 11, 2023 EST
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud
Earned Feb 11, 2023 EST
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Feb 11, 2023 EST
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud
Earned Feb 10, 2023 EST
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Feb 9, 2023 EST
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro
Earned Feb 6, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Feb 5, 2023 EST
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run
Earned Oct 16, 2022 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL
Earned Oct 15, 2022 EDT
Cloud SQL
Earned Oct 15, 2022 EDT
Desenvolvimento de apps sem servidor com o Firebase
Earned Oct 14, 2022 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Oct 14, 2022 EDT
Projeto de APIs e conceitos básicos com a plataforma da Apigee
Earned Oct 14, 2022 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Oct 13, 2022 EDT
Rede no Google Cloud: noções básicas
Earned Oct 13, 2022 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud
Earned Oct 12, 2022 EDT
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine
Earned Oct 9, 2022 EDT
Criar um site no Google Cloud
Earned Oct 9, 2022 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Oct 8, 2022 EDT
Arquitetura de nuvem: como criar, implantar e gerenciar
Earned Oct 8, 2022 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud
Earned Oct 8, 2022 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Oct 8, 2022 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Oct 8, 2022 EDT
Fundamentos do Google Cloud
Earned Oct 5, 2022 EDT
Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
Saiba mais
Conclua o curso intermediário para obter o selo de habilidade Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal e demonstrar suas habilidades em: usar comandos multimodais para extrair informações de dados textuais e visuais, gerar uma descrição de vídeo e recuperar mais informações além das que aparecem no vídeo usando a multimodalidade do Gemini; criar metadados de documentos com textos e imagens, acessar todos os blocos de texto relevantes e imprimir citações usando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) multimodal com o Gemini.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa na Agent Platform para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.
Saiba mais
Earn a skill badge by completing the Build Custom Processors with Document AI course. You learn how to extract data and classify documents by creating custom ML models specific to your business needs. This course teaches the foundation skills of building your own processors, working with optical character recognition, form parsing, processor creation, and uptraining the DocumentAI model.
Saiba mais
Conclua o treinamento e receba o selo de habilidade introdutório de "Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen".
Com ele, você vai ser capaz de demonstrar as seguintes competências: reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural,
geração de imagens usando os modelos avançados do Gemini e Imagen do Google e implantação de aplicativos na plataforma Vertex AI.
Saiba mais
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.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso "Criação de aplicativos orientados a eventos com o Eventarc". Neste curso, você usa o Eventarc para criar gatilhos de eventos para diferentes recursos, incluindo tópicos do Pub/Sub e buckets do Cloud Storage.
Saiba mais
O Cloud Storage, o Cloud Functions e o Cloud Pub/Sub são todos serviços do Google Cloud Platform que podem ser usados para armazenar, processar e gerenciar dados. Os três serviços podem ser usados juntos para criar vários aplicativos orientados a dados. Neste curso com selo de habilidade, você vai usar o Cloud Storage para armazenar imagens, o Cloud Functions para processar as imagens e o Cloud Pub/Sub para enviar as imagens para outro aplicativo.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade introdutório Monitorar e gerenciar recursos do Google Cloud para demonstrar que você sabe conceder e revogar permissões do IAM; instalar agentes de monitoramento e geração de registros; criar, implantar e testar uma função do Cloud Run guiada por eventos.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso do selo de habilidade Implantar e proteger APIs sem servidor com API Gateway, para aprender a usar o API Gateway para implantar, proteger e gerenciar APIs com um gateway totalmente gerenciado.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de colaboração e produtividade na nuvem, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implantação e gerenciamento de aplicativos no Google App Engine, em que você aprende a usar o App Engine com Python, Go e PHP.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade introdutório ao concluir o curso "Crie aplicativos sem servidor com funções do Cloud Run", em que você aprende a usar as funções do Cloud Run no console do Google Cloud e na linha de comando. Os selos de habilidade validam seu conhecimento prático sobre produtos específicos com avaliações em laboratórios e desafios. Ganhe um selo ao concluir um curso ou vá direto para o laboratório com desafio e receba seu selo hoje mesmo. Esses selos comprovam seu domínio em determinados assuntos, aprimoram seu currículo e, por fim, abrem mais portas no mercado de trabalho. Acesse seu perfil para ver os selos que você ganhou.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados, em que você aprende a criar um bucket do Cloud Storage, usar a linha de comando do Cloud Storage e como usar o bloqueio de buckets para proteger objetos em um bucket.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar fluxos de trabalho de mensagens e automação orientados a eventos, onde você aprende a usar o Pub/Sub com o console do Cloud. Além disso, você descobre como os jobs do Cloud Scheduler podem economizar seu esforço, e quando o Pub/Sub Lite pode economizar seu dinheiro na ingestão de eventos de alto volume.
Saiba mais
Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.
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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.
Saiba mais
Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.
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Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).
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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.
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Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.
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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa.
Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.
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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.
Saiba mais
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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Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do AlloyDB para demonstrar que você sabe realizar operações e tarefas básicas do AlloyDB, migrar para o AlloyDB do PostgreSQL, administrar um banco de dados do AlloyDB e acelerar consultas analíticas usando o mecanismo colunar do AlloyDB.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais do Azure, que ensina a configurar a permissão do IAM, a orquestrar cargas de trabalho com o Kubernetes, a hospedar um aplicativo da Web usando o Compute Engine e a configurar o balanceamento de carga. O selo de habilidade é digital, exclusivo e emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com nossos produtos e serviços. Ele testa sua capacidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.
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Ganhe o selo de habilidade introdutório ao concluir o curso Automatize a captura de dados em escala com Document AI. Neste curso, você vai aprender a extrair, processar e capturar dados usando a Document AI.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Monitorar ambientes com o Google Cloud Managed Service para Prometheus , em que você aprende sobre o monitoramento do Kubernetes com o Google Cloud Managed Service para Prometheus.
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Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud Spanner para demonstrar que você sabe: Criar e interagir com instâncias e bancos de dados do Cloud Spanner Carregar bancos de dados do Cloud Spanner usando várias técnicas Fazer backup de bancos de dados do Cloud Spanner, definir esquemas e entender planos de consulta Implantar um app da Web moderno conectado a uma instância do Cloud Spanner.
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Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Bigtable para demonstrar que você sabe criar instâncias, projetar esquemas, consultar dados e realizar tarefas administrativas no Bigtable, incluindo monitorar o desempenho e configurar o escalonamento automático e a replicação de nós.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implantação e gerenciamento da Apigee X, em que você aprende sobre a arquitetura da Apigee X, como provisionar uma organização da Apigee X em um projeto do Google Cloud, o gerenciamento da Apigee X usando a API e a interface da Apigee e como usar o Cloud Armor e as políticas de proteção contra ameaças da Apigee para proteger suas APIs.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Desenvolver e proteger APIs com a Apigee X, você vai aprender a modernizar suas APIs, usar contas de serviço e a autenticação do Google para acessar com segurança os serviços de back-end dos proxies de API da Apigee, produtizar APIs usando portais de desenvolvedores e outros produtos, proteger APIs usando recursos como chaves de API, OAuth, variáveis privadas e correção de falhas, integrar a Apigee com serviços do Google Cloud, como Pub/Sub e Cloud Logging, e chamar APIs do Google Cloud, como a Natural Language e a Geocoding.
Saiba mais
Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Criar infraestrutura do Google Cloud para profissionais da AWS, em que você aprende a configurar a permissão do IAM, orquestrar cargas de trabalho com o Kubernetes, hospedar um aplicativo da Web usando o Compute Engine e configurar o balanceamento de carga.
Saiba mais
Ganhe o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Implementação de pipelines de CI/CD no Google Cloud em que você vai aprender a usar o Artifact Registry, o Cloud Build e o Cloud Deploy. Você vai interagir com o console do Cloud, a CLI do Google Cloud, o Cloud Run e o GKE. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de integração contínua, armazenar e proteger artefatos, verificar vulnerabilidades e atestar a validade de versões aprovadas. Além disso, você vai ganhar experiência prática na implantação de aplicativos no GKE e no Cloud Run.
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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.
Saiba mais
Conclua o selo de habilidade intermediário Implementar fluxos de trabalho de DevOps no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e gerenciar repositórios Git; lançar, gerenciar e escalonar implantações no Google Kubernetes Engine (GKE); e arquitetar pipelines de CI/CD que automatizam criações e implantações de imagens de contêiner no GKE.
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Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.
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Neste curso, você vai aprender com engenheiros e instrutores de ML que trabalham com o desenvolvimento de última geração dos pipelines de ML aqui no Google Cloud. Nos primeiros módulos, vamos abordar o TensorFlow Extended (ou TFX), que é uma plataforma de machine learning do Google baseada no TensorFlow criada para gerenciar pipelines e metadados de ML. Você vai conhecer os componentes e a orquestração de um pipeline com o TFX. Também vamos abordar como é possível automatizar os pipelines usando a integração e a implantação contínuas e como gerenciar os metadados de ML. Depois disso, vamos mudar o foco para discutir como podemos automatizar e reutilizar os pipelines de ML em vários frameworks de machine learning, como tensorflow, pytorch, scikit-learn e xgboost. Você também vai aprender a usar outra ferramenta no Google Cloud, o Cloud Composer, para orquestrar seus pipelines de treinamento contínuo. Por fim, vamos mostrar como usar o MLflow para gerenciar o ciclo de vida completo do ma…
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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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This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications
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Course Description:
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Course Description:
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Neste curso, os desenvolvedores de apps aprendem a criar e desenvolver aplicativos nativos da nuvem que se integram totalmente aos serviços gerenciados do Google Cloud. Com as apresentações, as demonstrações e os laboratórios práticos, os participantes vão aprender a aplicar as práticas recomendadas para o desenvolvimento de apps e usar os serviços do Google Cloud Storage específicos para objetos, dados relacionais, armazenamento em cache e análises de dados.
É necessário concluir pelo menos uma versão de cada laboratório. Todos os laboratórios estão disponíveis em Node.js. A maioria deles também tem versões em Python ou Java. Use a linguagem que você preferir.
Este é o primeiro curso da série "Developing Applications with Google Cloud". Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Securing and Integrating Components of your Application".
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Conquiste o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI. Nele você aprenderá a usar a plataforma Vertex AI, o AutoML e os serviços de treinamento personalizados para treinar, avaliar, ajustar, explicar e implantar modelos de machine learning. Esse curso com selo de habilidade é destinado a cientistas de dados e engenheiros de machine learning. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.
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Ganhe o selo de habilidade 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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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…
Saiba mais
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.
Saiba mais
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
Saiba mais
Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud.
Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Conclua os cursos na seguinte ordem:
1. Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
2. Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
3. Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
4. Fundamentos da computação do Google Cloud: dados, ML e IA no Google Cloud
Este primeiro curso apresenta uma visão geral da computação em nuvem, formas de usar o Google Cloud e as diferentes opções de computação.
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Conclua o curso introdutório Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service e mostre que você sabe migrar dados MySQL para o Cloud SQL usando diferentes tipos de tarefas e opções de conectividade disponíveis no Database Migration Service, além de fazer a migração de dados do usuário do MySQL durante a execução de jobs do Database Migration Service.
Saiba mais
In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine.
This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.
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Os cursos da Google Cloud Computing Foundations são direcionados para pessoas com pouca ou nenhuma formação ou experiência na área de computação em nuvem. Eles apresentam uma visão geral dos principais conceitos de nuvem, Big Data e machine learning, além de explicar onde e como usar o Google Cloud.
Ao final da série de cursos, os alunos serão capazes de articular estes conceitos e demonstrar algumas habilidades práticas.
Conclua os cursos na seguinte ordem:
1. Google Cloud Computing Foundations: Cloud Computing Fundamentals
2. Google Cloud Computing Foundations: Infrastructure in Google Cloud
3. Google Cloud Computing Foundations: Networking and Security in Google Cloud
4. Google Cloud Computing Foundations: Data, ML, and AI in Google Cloud
Este curso final da série analisa os serviços gerenciados de Big Data, machine learning e os benefícios dela, e como comprovar suas habilidades no Google Cloud ganhando selos de habilidade.
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Earn a skill badge by completing the Detect Manufacturing Defects using Visual Inspection AI course, where you learn how to use Visual Inspection AI to deploy a solution artifact and test that it can successfully identify defects in a manufacturing process.
Saiba mais
Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.
Saiba mais
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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O coração do AI do Contact Center é o núcleo da conversa e suas interações humanas estão redefinindo as possibilidades de conversas com IA. Nesta missão, você aprenderá como criar um agente virtual, projetar fluxos de conversação para seu agente virtual e adicione um gateway de telefone a um agente virtual. Complete esta missão, incluindo o Challenge Lab no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O laboratório de desafio não fornece etapas prescritivas, Requer a criação de soluções com orientação mínima e testará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud.
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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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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
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This course describes different types of computer vision use cases and then highlights different machine learning strategies for solving these use cases. The strategies vary from experimenting with pre-built ML models through pre-built ML APIs and AutoML Vision to building custom image classifiers using linear models, deep neural network (DNN) models or convolutional neural network (CNN) models.
The course shows how to improve a model's accuracy with augmentation, feature extraction, and fine-tuning hyperparameters while trying to avoid overfitting the data.
The course also looks at practical issues that arise, for example, when one doesn't have enough data and how to incorporate the latest research findings into different models.
Learners will get hands-on practice building and optimizing their own image classification models on a variety of public datasets in the labs they will work on.
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Este curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles.
A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.
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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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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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O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Prepare os dados para relatórios e dashboards do Looker para mostrar que você sabe: filtrar, ordenar e dinamizar dados; mesclar resultados de diferentes Análises do Looker; e usar funções e operadores para criar dashboards e relatórios do Looker para análise e visualização de dados.
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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Realizar análise de dados preditiva no BigQuery para demonstrar suas habilidades nas seguintes áreas: criação de conjuntos de dados no BigQuery importando arquivos CSV e JSON; aproveitamento do potencial do BigQuery com conceitos analíticos sofisticados de SQL, incluindo o uso do BigQuery ML para treinar um modelo de gols com base em dados de eventos de futebol e avaliar a qualidade dos gols da Copa do Mundo.
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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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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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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Nele, você vai adquirir experiência prática com os parceiros do de compartilhamento de dados, que têm conjuntos de dados próprios que os clientes podem usar para casos de uso de análise. Os clientes assinam e consultam esses dados na própria plataforma, depois os aprimoram com os conjuntos de dados e usam ferramentas de visualização nos painéis voltados para o cliente.
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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 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 ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.
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O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.
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Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver?
O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…
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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 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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Conquiste o selo de habilidade introdutório Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL e demonstre suas habilidades em: migração, configuração e gerenciamento das instâncias e dos bancos de dados do Cloud SQL para PostgreSQL.
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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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Conclua o curso intermediário Desenvolvimento de apps sem servidor com o Firebase para demonstrar suas habilidades nestas áreas: arquitetura e criação de aplicativos da Web sem servidor com o Firebase, utilizar o Firestore no gerenciamento de bancos de dados, automatizar os processos de implantação com o Cloud Build e integrar a funcionalidade do Google Assistente aos seus aplicativos.
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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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Neste curso, você vai aprender a projetar APIs e usar especificações da OpenAPI para documentá-las. Em seguida, você vai conhecer o ciclo de vida da API e como a plataforma da Apigee ajuda a gerenciar todos os aspectos desse ciclo. O curso aborda como as APIs podem ser projetadas usando proxies de API e como elas são empacotadas como produtos para serem utilizadas por desenvolvedores de apps.
Com uma combinação de aulas, laboratórios práticos e materiais complementares, você vai aprender a projetar, criar, proteger, implantar e gerenciar soluções de API usando a plataforma da Apigee no Google Cloud.
Este é o primeiro curso da série Como desenvolver APIs com a plataforma da Apigee. Depois de concluí-lo, inscreva-se em Segurança de APIs com a plataforma da Apigee.
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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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"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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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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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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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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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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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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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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"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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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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