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subhidh agarwal

Membro dal giorno 2019

Campionato Bronzo

1300 punti
Kubernetes in Google Cloud Earned ago 8, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned ago 7, 2019 EDT
BigQuery for Machine Learning Earned ago 6, 2019 EDT
Google Workspace Essentials Earned ago 3, 2019 EDT
Google Developer Essentials Earned ago 2, 2019 EDT
Concetti fondamentali di Google Cloud Earned lug 28, 2019 EDT

Kubernetes è il sistema di orchestrazione dei container più diffuso e Google Kubernetes Engine è stato progettato specificamente per supportare i deployment Kubernetes gestiti in Google Cloud. In questo corso di livello avanzato, potrai esercitarti nella configurazione di immagini e container Docker e nel deployment di applicazioni Kubernetes Engine complete. Grazie a questo corso, apprenderai le competenze pratiche necessarie per integrare l'orchestrazione dei container nel tuo workflow. Stai cercando un Challenge Lab pratico per dimostrare le tue abilità e convalidare le tue conoscenze? Dopo aver completato questo corso, termina il Challenge Lab aggiuntivo alla fine del corso Esegui il deployment di applicazioni Kubernetes su Google Cloud per ricevere un esclusivo badge digitale Google Cloud.

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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Want to build ML models in minutes instead of hours using just SQL? BigQuery ML democratizes machine learning by letting data analysts create, train, evaluate, and predict with machine learning models using existing SQL tools and skills. In this series of labs, you will experiment with different model types and learn what makes a good model.

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Workspace is Google's collaborative applications platform, delivered from Google Cloud. In this introductory-level course you will get hands-on practice with Workspace’s core applications from a user perspective. Although there are many more applications and tool components to Workspace than are covered here, you will get experience with the primary apps: Gmail, Calendar, Sheets and a handful of others. Each lab can be completed in 10-15 minutes, but extra time is provided to allow self-directed free exploration of the applications.

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This introductory-level quest shows application developers how the Google Cloud ecosystem could help them build secure, scalable, and intelligent cloud native applications. You learn how to develop and scale applications without setting up infrastructure, run data analytics, gain insights from data, and develop with pre-trained ML APIs to leverage machine learning even if you are not a Machine Learning expert. You will also experience seamless integration between various Google services and APIs to create intelligent apps.

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In questo corso di livello introduttivo, farai pratica con gli strumenti e i servizi fondamentali di Google Cloud. Sono forniti video facoltativi per offrire più contesto e ripassare i concetti trattati nei lab. Concetti fondamentali di Google Cloud è il primo corso consigliato per chi vuole imparare a usare Google Cloud, Puoi iniziare con una conoscenza minima o nulla del cloud e uscirne con competenze pratiche che puoi applicare al tuo primo progetto Google Cloud. Dalla scrittura di comandi Cloud Shell e il deployment della tua prima macchina virtuale, fino all'esecuzione di applicazioni su Kubernetes Engine o con bilanciamento del carico, Concetti fondamentali di Google Cloud è un'introduzione di base alle funzionalità della piattaforma.

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