Abhishek Swami
Participante desde 2023
Liga Prata
789 pontos
Log Lógico
Earned Jun 25, 2026 EDT
Aventura Arcade: Desenvolvimento de Aplicativos e Observabilidade na Nuvem
Earned Jun 25, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Jun 25, 2026 EDT
Viagem Arcade: Gerenciamento de Identidade e APIs de IA Pré-treinadas
Earned Jun 24, 2026 EDT
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação
Earned Jun 24, 2026 EDT
Build Global and Regional Load Balancing Solutions
Earned Jun 18, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jun 18, 2026 EDT
Arcade Base Camp Junho de 2026
Earned Jun 18, 2026 EDT
Noções básicas de agentes
Earned May 22, 2026 EDT
Introdução aos agentes de IA
Earned May 22, 2026 EDT
Construir uma plataforma confiável para análise de dados requer modelagem de dados estruturada e código limpo e de fácil manutenção. Neste desafio, você começará com os blocos de construção do LookML, criando dimensões, medidas e tabelas derivadas personalizadas para moldar seus dados exatamente como você precisa. A partir daí, você trabalhará para tornar sua plataforma mais rápida e fácil de usar, configurando o cache, definindo grupos de dados e modularizando seu código usando extends. Seguindo essas melhores práticas de desenvolvimento, você saberá como construir modelos de dados eficientes e escaláveis nos quais sua equipe poderá confiar facilmente.
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Escrever código é apenas o primeiro passo; você também precisa saber como implantá-lo sem problemas e mantê-lo funcionando da melhor forma. Nesta aventura, você começará com configurações serverless executando código no Cloud Run Functions e conectando seus serviços usando o Google Cloud Pub/Sub. A partir daí, você trabalhará no lado operacional — criando ambientes de desenvolvimento limpos, monitorando vários projetos simultaneamente e configurando alertas inteligentes para identificar e corrigir problemas precocemente. Com alguns laboratórios de desafio incluídos, você sairá com as habilidades necessárias para criar, monitorar e dimensionar aplicativos no Google Cloud.
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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.
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Manter seus recursos na nuvem seguros e tornar seus aplicativos mais inteligentes são duas habilidades essenciais para qualquer desenvolvedor de nuvem. Nesta jornada, você começará com os fundamentos de segurança, aprendendo como configurar contas de serviço, gerenciar permissões do IAM usando o gcloud e configurar funções personalizadas. Depois de proteger seu ambiente, você trabalhará com as ferramentas de IA pré-treinadas do Google Cloud — convertendo texto em fala sintética, traduzindo idiomas em tempo real e transcrevendo arquivos de áudio em texto. Com dois laboratórios práticos para testar suas habilidades, você saberá como gerenciar com segurança o acesso ao seu projeto na nuvem, adicionando recursos poderosos de linguagem e fala aos seus aplicativos.
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Dados brutos só são úteis se forem limpos, estruturados e seguros. Nesta trilha, você começará processando e preparando dados usando Dataprep, modelos do Dataflow e Apache Spark. Você aprenderá como limpar conjuntos de dados para que estejam prontos para modelos de aprendizado de máquina. A partir daí, você se concentrará na segurança, trabalhando com ferramentas que encontram e mascaram informações sensíveis, como IDs e credenciais pessoais. Você praticará a redação de detalhes críticos e a criação de cópias seguras e anonimizadas de seus dados no Cloud Storage. Ao concluir os laboratórios práticos, você demonstrará que consegue lidar com fluxos de trabalho de big data, mantendo as informações confidenciais totalmente seguras.
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Complete the intermediate Build Global and Regional Load Balancing Solutions skill badge course to demonstrate skills in the following: deploy and utilize an internal client VM within the same VPC network and test traffic distribution, backend infrastructure suitable for a global external application Load Balancer, and backend VM instances and load balancer components using startup scripts and network tags to host a web application service.
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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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Bem-vindo ao Base Camp, onde você desenvolverá habilidades essenciais do Google Cloud (disponíveis em espanhol e português também!) e ganhará uma credencial exclusiva que abrirá portas para a nuvem para você. Nenhuma experiência anterior é necessária!
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Este curso apresenta noções básicas sobre agentes de IA e explica como eles agregam valor no mundo real. Ele oferece uma base para desenvolvedores, arquitetos e tomadores de decisões técnicas que desejam entender os sistemas de IA pela perspectiva do comportamento autônomo e orientado a objetivos.
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Tenha uma visão geral conceitual dos agentes de IA. Saiba como esses agentes usam ação e raciocínio autônomos para resolver problemas complexos. Você vai conhecer a arquitetura técnica (modelos, ferramentas e orquestração) que permite aos agentes aprender, planejar e alcançar objetivos em seu nome.
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