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Tira Azzahra

Participante desde 2025

Liga Diamante

32460 pontos
Google DeepMind: 03 Design And Train Neural Networks Earned May 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 02 Represent Your Language Data Earned May 19, 2026 EDT
Google DeepMind: 01 Build Your Own Small Language Model Earned May 19, 2026 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines Earned May 5, 2026 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned May 5, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned May 5, 2026 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud Earned May 4, 2026 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned May 3, 2026 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud Earned May 3, 2026 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud Earned Apr 27, 2026 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud Earned Apr 24, 2026 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem Earned Apr 23, 2026 EDT
Como detectar, responder e recuperar-se de ataques de cibersegurança na nuvem Earned Apr 23, 2026 EDT
Riscos de segurança na nuvem: como identificar e se proteger contra ameaças Earned Apr 23, 2026 EDT
Atividade prática: preparação para um trabalho de analista de segurança em nuvem Earned Apr 14, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Apr 8, 2026 EDT
Atividade prática: preparação para sua certificação Cloud Data Analyst Earned Apr 8, 2026 EDT
Estratégias para gerenciamento de riscos de segurança na nuvem Earned Apr 7, 2026 EDT
Gerenciamento de dados e armazenamento na nuvem Earned Apr 7, 2026 EDT
O poder da narrativa: como visualizar dados na nuvem Earned Apr 7, 2026 EDT
Transformação de dados na nuvem Earned Apr 7, 2026 EDT
Introdução aos princípios de segurança em computação em nuvem Earned Apr 6, 2026 EDT
Introdução à análise de dados no Google Cloud Earned Mar 30, 2026 EDT
Escalonamento com as Operações do Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Confiança e segurança com o Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Inovação com a inteligência artificial do Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Transformação de dados com o Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Transformação digital com o Google Cloud Earned Feb 27, 2026 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Feb 14, 2026 EST
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Jan 1, 2026 EST
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud Earned Dec 31, 2025 EST
Criação de guia de estudo para certificação: PDE (preparação para o exame) Earned Dec 31, 2025 EST

In this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models. You will learn how to spot and mitigate issues when training a model, such as overfitting and underfitting. In practical coding labs, you will implement and evaluate the multilayer perceptron for simple classification tasks. This will provide insights into the mechanics of training a neural network model and the backpropagation algorithm. Research case studies will demonstrate how neural networks power real-world models. Additionally, you will consider the broader social impacts of innovation by looking beyond immediate benefits to anticipate potential risks, safety concerns, and further-reaching societal consequences.

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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process. You will investigate the tools and techniques used to prepare, structure, and represent text data for language models, with a focus on tokenization and embeddings. You will be encouraged to think critically about the decisions behind data preparation, and what biases within the data may be introduced into models. You will analyze trade-offs, learn how to work with vectors and matrices, how meaning is represented in language models. Finally, you will practice designing a dataset ethically using the Data Cards process, ensuring transparency, accountability, and respect for community values in AI development.

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In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level understanding of the machine learning development pipeline. You will consider the strengths and limitations of traditional n-gram models and advanced transformer models. Practical coding labs will enable you to develop insights into how machine learning models work and how they can be used to generate text and identify patterns in language. Through real-world case studies, you will build an understanding around how research engineers operate. Drawing on these insights you will identify problems that you wish to tackle in your own community and consider how to leverage the power of machine learning responsibly to address these problems within a global and local context.

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Na segunda parte desta série, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de pipelines usando o SDK do Beam. Primeiro, vamos conferir um resumo dos conceitos do Apache Beam. Depois disso, falaremos sobre como processar dados de streaming usando janelas, marcas d’água e gatilhos. Em seguida, vamos ver as opções de origens e coletores para seus pipelines, além de esquemas para expressar seus dados estruturados e como fazer transformações com estado usando as APIs State e Timer. A próxima tarefa será conferir as práticas recomendadas para maximizar o desempenho do pipeline. No final do curso, apresentaremos as APIs SQL e Dataframes, que representam sua lógica de negócios no Beam. Além disso, veremos como desenvolver pipelines de maneira iterativa usando os notebooks do Beam.

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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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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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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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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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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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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.

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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

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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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Este é o quarto dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai adquirir habilidades sobre registro, segurança e monitoramento de alertas, além de técnicas para mitigar ataques. Você vai aprender a personalizar campos de ameaça, gerenciar incidentes, lidar com a comunicação de crises, fazer análises de causa-raiz e dominar a resposta a incidentes e a comunicação após o evento. Com as ferramentas do Google Cloud, você vai aprender a identificar indicadores de comprometimento e a se preparar para a continuidade dos negócios e a recuperação de desastres. Além dessas habilidades técnicas, você vai continuar atualizando seu currículo e praticando técnicas de entrevista.

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Este é o terceiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os princípios do gerenciamento de identidade e do controle de acesso em um ambiente de nuvem, abrangendo elementos-chave como AAA (autenticação, autorização e auditoria), administração de credenciais e gerenciamento de certificados. Também vamos apresentar tópicos essenciais sobre gerenciamento de ameaças e vulnerabilidades, princípios nativos da nuvem e medidas de proteção de dados. Ao concluir este curso, você terá desenvolvido as habilidades e os conhecimentos necessários para proteger os recursos baseados na nuvem e as informações sensíveis da organização. Além disso, você vai continuar a se envolver com recursos de carreira e aprimorar suas técnicas de entrevista, para se preparar para a próxima etapa da sua jornada profissional.

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Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai unir e aplicar conceitos-chave, como princípios de segurança na nuvem, gerenciamento de riscos, identificação de vulnerabilidades, gestão de incidentes e comunicação em meio a crises. Tudo isso em um projeto interativo final. Além disso, você vai terminar de atualizar seu currículo e colocará em prática todas as novas técnicas de entrevista que aprendeu. Essa é uma boa forma de se preparar para vagas na área com confiança.

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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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Este é o último dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai combinar e aplicar o conhecimento e as habilidades básicas dos cursos anteriores em um projeto final focado em todo o ciclo de vida dos dados. Você também vai praticar o uso de ferramentas baseadas na nuvem para adquirir, armazenar, processar, analisar, visualizar e comunicar insights de dados de maneira eficaz. No final do curso, você terá concluído um projeto demonstrando sua proficiência em estruturar dados de várias fontes de maneira eficiente, oferecer soluções para outras partes interessadas e visualizar insights de dados usando um software com base na nuvem. Você também vai atualizar seu currículo e praticar técnicas que ajudam a preparar você para se candidatar e passar por entrevistas de emprego.

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Este é o segundo dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai conhecer os frameworks de gerenciamento de risco na nuvem mais usados e saber mais sobre domínios de segurança, ciclos de vida de compliance e padrões do setor, como HIPAA, NIST CSF e SOC. Você vai desenvolver suas habilidades de identificação de riscos, implementação de controles de segurança, avaliação de compliance e gerenciamento de proteção de dados. Além disso, você terá experiências práticas com o Google Cloud e ferramentas multicloud específicas voltadas a questões de risco e compliance. Este curso também aborda técnicas de candidatura a vagas de empregos e de preparação para entrevistas, oferecendo uma base abrangente para ajudar a entender melhor e navegar com eficiência pelo complexo cenário de gerenciamento de riscos na nuvem.

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Este é o segundo dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. O assunto deste curso é a estruturação e a organização dos dados. Você vai adquirir experiência prática com a arquitetura de data lakehouse e os componentes de nuvem como o BigQuery, o Google Cloud Storage e o DataProc, usados para armazenar, analisar e processar grandes conjuntos de dados.

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Este é o quarto de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, você vai desenvolver habilidades nos cinco estágios principais da visualização de dados na nuvem: narrativa, planejamento, análise de dados, criação de visualizações e compartilhamento dos dados com outras pessoas. Você também vai adquirir experiência em atividades de UI/UX para criar visualizações impactantes e nativas da nuvem, além de trabalhar com ferramentas de visualização de dados para analisar conjuntos de dados, elaborar relatórios e criar painéis que auxiliam nas decisões e promovem a colaboração.

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Este é o terceiro de cinco cursos para o Certificado Google Cloud Data Analytics. Nele, você vai começar com uma visão geral da jornada dos dados, desde a coleta até os insights. Você vai aprender a usar o SQL para converter dados brutos para um formato usável. Depois vai saber como transformar grandes volumes de dados com um pipeline de dados. Por último, você vai ganhar experiência aplicando estratégias de transformação em conjuntos de dados reais para atender necessidades comerciais.

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Este é o primeiro dos cinco cursos do programa Certificado Google Cloud Cybersecurity. Neste curso, você vai entender as noções básicas de segurança cibernética, incluindo o ciclo de vida de segurança, a transformação digital e os principais conceitos da computação em nuvem. Você vai identificar ferramentas comuns usadas por analistas iniciantes de segurança na nuvem para automatizar tarefas.

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Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.

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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.

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Conforme as organizações movem os próprios dados e aplicativos para a nuvem, novos problemas de segurança podem aparecer. Este curso aborda os fundamentos da segurança na nuvem, o valor da infraestrutura com segurança incorporada ao design do Google Cloud e a estratégia de defesa em profundidade, destacando como as operações orientadas por IA e as ferramentas de compliance ajudam as organizações a atender aos rigorosos requisitos regulatórios globais. 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.

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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. Neste curso, você vai conhecer esses desafios e soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um deles. 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.

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A inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) representam importantes evoluções nas tecnologias da informação que estão transformando rapidamente uma ampla variedade de setores. O curso "Inovação com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar IA e ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Cloud Digital Leader, o objetivo deste curso é ajudar pessoas a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro dos seus próprios negócios.

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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.

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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.

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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes. Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.

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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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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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