Phakphoom Claiboon
Participante desde 2016
Liga Diamante
22714 pontos
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Apr 18, 2026 EDT
Implementar a pesquisa vetorial multimodal com o BigQuery
Earned Apr 9, 2026 EDT
Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit
Earned Apr 8, 2026 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML
Earned Mar 29, 2026 EDT
Gemini para desenvolvedores de aplicativos
Earned Mar 28, 2026 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML
Earned Mar 28, 2026 EDT
AI Boost Bites: automatize tarefas com o Gemini e o Apps Script
Earned Mar 27, 2026 EDT
Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud
Earned Mar 25, 2026 EDT
Usar APIs para trabalhar com o Cloud Storage
Earned Mar 23, 2026 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Mar 22, 2026 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Mar 20, 2026 EDT
Noções básicas do Google Cloud Compute
Earned Mar 20, 2026 EDT
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud
Earned Mar 8, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame)
Earned Mar 3, 2026 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Jun 12, 2024 EDT
Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud
Earned Jun 3, 2024 EDT
Monitorar e gerenciar recursos do Google Cloud
Earned Jun 2, 2024 EDT
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery
Earned May 25, 2024 EDT
Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned May 25, 2024 EDT
Integração de aplicativos com o Gemini no Google Cloud
Earned May 24, 2024 EDT
Análise de sentimento com a API Natural Language
Earned May 24, 2024 EDT
Análise de imagens com a API Cloud Vision
Earned May 23, 2024 EDT
Análise de fala e linguagem com APIs do Google
Earned May 23, 2024 EDT
Como classificar imagens com o TensorFlow no Google Cloud
Earned May 22, 2024 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned May 22, 2024 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned May 18, 2024 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned May 18, 2024 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Agent Platform
Earned May 17, 2024 EDT
Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
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Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Implementar a pesquisa vetorial multimodal com o BigQuery e demonstre que você sabe usar o Gemini no BigQuery para gerar e depurar SQL, fazer a análise de sentimento, resumir textos, identificar palavras-chave, gerar embeddings, criar um pipeline de geração aumentada de recuperação (RAG) e implementar a pesquisa vetorial multimodal.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Desenvolvimento de aplicativos de IA generativa com Gemini e Streamlit para mostrar que você sabe gerar texto, aplicar chamadas de função usando o SDK do Python e a API Gemini e implantar um aplicativo do Streamlit com o Cloud Run. Você vai conhecer formas diferentes de usar comandos no Gemini para gerar texto, usar o Cloud Shell para testar e iterar em um aplicativo do Streamlit e depois colocar o app em um contêiner do Docker implantado no Cloud Run.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.
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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda desenvolvedores a criar aplicativos. Você também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar código, recomendar serviços do Google Cloud e gerar código para seus aplicativos. No laboratório prático, você vai entender como o Gemini melhora o fluxo de trabalho de implantação de aplicativos.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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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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Este vídeo mostra como usar o Gemini e o Apps Script para automatizar tarefas manuais no Google Workspace. Você vai aprender a pedir ao Gemini para gerar um código do Apps Script que cria automaticamente rascunhos de lembretes por e-mail no Google Planilhas para tarefas não marcadas como "Concluídas". Automatize seu fluxo de trabalho com pouca ou nenhuma experiência técnica, liberando tempo para trabalhos mais importantes e eliminando acompanhamentos manuais.
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Ganhe o selo de habilidade básico ao concluir o curso Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud, em que você aprende sobre contas de serviço, papéis personalizados e como definir permissões usando o gcloud.
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Conclua o curso introdutório com selo de habilidade Usar APIs para trabalhar com o Cloud Storage para demonstrar que você é capaz de usar APIs para trabalhar com recursos do Cloud Storage, incluindo a API Cloud Storage.
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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. 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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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Noções básicas do Google Cloud Compute, onde você aprende a trabalhar com máquinas virtuais (VMs), discos e servidores da Web usando o Compute Engine.
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Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Professional Data Engineer.
Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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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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Conclua o curso intermediário Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud para mostrar que você sabe gerenciar implantações com o kubectl, monitorar e depurar aplicativos no Google Kubernetes Engine (GKE) e aplicar técnicas de entrega contínua.
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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.
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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning.
A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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Neste breve curso sobre a integração de aplicativos com o Gemini no Google Cloud, você vai conhecer a API Gemini e os modelos de IA generativa dela. Você vai aprender a acessar os modelos do Gemini usando código e testar os recursos dos modelos usando comandos de texto, imagem e vídeo em um app.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de sentimento com a API Natural Language, em que você aprende como a API entende o sentimento do texto.
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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.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Análise de fala e linguagem com APIs do Google. Nele, você aprende a usar a API Natural Language e a API Speech em configurações reais.
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Ganhe o selo de habilidade intermediário ao concluir o curso Como classificar imagens com o TensorFlow no Google Cloud, em que você aprende a usar o TensorFlow e a Vertex AI para criar e treinar modelos de machine learning. Você interage principalmente com notebooks gerenciados pelo usuário no Vertex AI Workbench.
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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…
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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.
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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.
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O curso IA generativa – Agent Platform é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender a usar os modelos do Gemini no Agent Platform. Também vai saber mais sobre design de comandos, práticas recomendadas e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos, entre outras coisas. Você ainda vai aprender a ajustar um modelo de fundação com treinamento personalizado e implantação em um endpoint no Agent Platform.
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