Mufid Farhan Muhana
Participante desde 2023
Liga Diamante
82925 pontos
Segurança na entrega de software
Earned Feb 9, 2025 EST
Inspecione documentos avançados usando a multimodalidade do Gemini e o RAG multimodal
Earned Feb 9, 2025 EST
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud
Earned Feb 9, 2025 EST
Achieving Advanced Insights with BigQuery - Português Brasileiro
Earned Feb 9, 2025 EST
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI
Earned Feb 9, 2025 EST
Conheça a IA generativa na Agent Platform
Earned Feb 8, 2025 EST
Proteger dados do Lakehouse
Earned Feb 8, 2025 EST
Noções básicas do Google Cloud Compute
Earned Feb 8, 2025 EST
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Feb 7, 2025 EST
Automatize a captura de dados em escala com Document AI
Earned Feb 7, 2025 EST
Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas
Earned Feb 7, 2025 EST
Machine learning nas empresas
Earned Feb 6, 2025 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Feb 6, 2025 EST
Conceitos básicos para desenvolvedores do Google
Earned Feb 6, 2025 EST
IA responsável para desenvolvedores: privacidade e segurança
Earned Feb 6, 2025 EST
Complementos do Workspace
Earned Feb 6, 2025 EST
[DEPRECATED] Modernizing Retail and Ecommerce Solutions with Google Cloud
Earned Feb 5, 2025 EST
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery
Earned Feb 5, 2025 EST
Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Feb 5, 2025 EST
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery
Earned Feb 5, 2025 EST
Criação de aplicativos de IA no mundo real com o Gemini e o Imagen
Earned Feb 5, 2025 EST
Criação de comandos na Agent Platform
Earned Feb 4, 2025 EST
Redução de vulnerabilidades de segurança no Google Cloud
Earned Sep 11, 2024 EDT
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery
Earned Sep 11, 2024 EDT
Gerenciar o Kubernetes no Google Cloud
Earned Sep 11, 2024 EDT
Monitorar e gerenciar recursos do Google Cloud
Earned Sep 10, 2024 EDT
Crie e gerencie instâncias do Cloud SQL para PostgreSQL
Earned Sep 9, 2024 EDT
Crie e gerencie instâncias do AlloyDB
Earned Sep 8, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Sep 6, 2024 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud
Earned Sep 6, 2024 EDT
Deprecated : Managing Machine Learning Projects with Google Cloud
Earned Sep 6, 2024 EDT
Como classificar imagens com o TensorFlow no Google Cloud
Earned Sep 6, 2024 EDT
Práticas recomendadas de segurança no Google Cloud
Earned Sep 5, 2024 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Sep 5, 2024 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Sep 5, 2024 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA
Earned Sep 5, 2024 EDT
Gemini para desenvolvedores de aplicativos
Earned Sep 4, 2024 EDT
Criar objetos do LookML no Looker
Earned Sep 4, 2024 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Agent Platform
Earned Sep 2, 2024 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Jun 9, 2024 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jun 9, 2024 EDT
Cloud SQL
Earned Nov 22, 2023 EST
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Nov 21, 2023 EST
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run
Earned Nov 20, 2023 EST
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud
Earned Nov 19, 2023 EST
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos
Earned Nov 18, 2023 EST
Application Development with Cloud Run
Earned Nov 12, 2023 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Oct 31, 2023 EDT
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned Oct 31, 2023 EDT
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud
Earned Oct 30, 2023 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud
Earned Oct 30, 2023 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned Oct 29, 2023 EDT
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned Oct 27, 2023 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned Oct 24, 2023 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Oct 23, 2023 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Oct 21, 2023 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: ACE (preparação para o exame)
Earned Oct 11, 2023 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud
Earned Sep 3, 2023 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 3, 2023 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Sep 2, 2023 EDT
Fundamentos da Computação do Google Cloud: Dados, ML e IA no Google Cloud
Earned Sep 2, 2023 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Sep 2, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: rede e segurança no Google Cloud
Earned Sep 1, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: infraestrutura no Google Cloud
Earned Aug 30, 2023 EDT
Fundamentos da computação do Google Cloud: noções básicas da computação em nuvem
Earned Aug 29, 2023 EDT
Conclua o curso intermediário Segurança na entrega de software para demonstrar sua proficiência na integração proativa da segurança ao ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC) com os princípios do DevSecOps. Você vai aprender a usar o Google Kubernetes Engine (GKE) e o Cloud Run para uma implantação segura de imagens de contêineres, implementar a verificação automatizada de vulnerabilidades para identificar riscos de forma proativa e simplificar o desenvolvimento de aplicativos com o Artifact Registry mantendo o foco na segurança. Além disso, você vai aprender a integrar o Cloud Build para processos de desenvolvimento robustos e a implementar políticas de controle de admissão para ter um controle detalhado sobre seu ambiente.
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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.
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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud para demonstrar habilidades em: uso dos serviços da Proteção de Dados Sensíveis (incluindo a API Cloud Data Loss Prevention) para inspecionar, redigir e desidentificar dados sensíveis no Google Cloud.
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O terceiro curso desta série é "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Para continuar desenvolvendo seus conhecimentos sobre SQL, vamos aprender a usar funções avançadas e dividir uma consulta completa em etapas gerenciáveis. Você também vai conhecer a arquitetura interna do BigQuery (armazenamento fragmentado com base em colunas) e tópicos avançados do SQL, como campos aninhados e repetidos usando matrizes e structs. Por fim, vamos aprender a otimizar consultas para melhorar o desempenho e a proteger seus dados com visualizações autorizadas. Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
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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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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.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Proteger dados do Lakehouse para demonstrar suas habilidades com IAM, BigQuery, Lakehouse e Data Catalog no Knowledge Catalog para criar e proteger tabelas do Lakehouse.
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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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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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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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Conquiste o Selo de Habilidade concluindo o curso Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas, onde você aprenderá a usar ferramentas de API relacionadas à fala para sintetizar e transcrever fala.
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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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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Este curso de nível introdutório mostra aos desenvolvedores de aplicativos como o ecossistema do Google Cloud facilita a criação de apps nativos da nuvem seguros, escalonáveis e inteligentes. Você vai aprender a desenvolver e escalonar aplicativos sem configurar uma infraestrutura, além de executar análises de dados, extrair insights dos dados e usar APIs de ML pré-treinadas para aproveitar os recursos de machine learning, mesmo se não for especialista no assunto. Também vamos mostrar como vários serviços do Google se integram perfeitamente a APIs para criar apps inteligentes.
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Este curso apresenta tópicos importantes sobre privacidade e segurança da IA. Ele também aborda recursos e métodos úteis para implementar práticas recomendadas de privacidade e segurança da IA com o uso de produtos do Google Cloud e ferramentas de código aberto.
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Esta coleção de laboratórios mostra todos os benefícios de integrar os serviços e ferramentas do Google Cloud a apps do Workspace. Por exemplo, usar o Node.js para criar um bot de pesquisa, a API Natural Language para reconhecer o sentimento em um documento Google e criar um chatbot com o Apps Script.
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In this course, you will learn about the various services Google Cloud offers for modernizing retail applications and infrastructure. Through a series of lecture content and hands-on labs, you will gain practical experience deploying cutting-edge retail and ecommerce solutions on Google Cloud.
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Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.
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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 curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.
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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.
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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.
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Neste curso de treinamento autoguiado, os participantes aprendem como mitigar ataques em diversos pontos em uma infraestrutura baseada no Google Cloud, incluindo ataques distribuídos de negação de serviço, ataques de phishing e ameaças que envolvem uso e classificador de conteúdo. Também ensinamos sobre o Security Command Center, o Cloud Logging e a geração de registros de auditoria, além de como usar o Forseti para acessar a conformidade geral das políticas de segurança da sua organização.
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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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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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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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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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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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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) do Google Cloud, com foco no desenvolvimento de projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados para IA, capacitando cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML para aprimorar a experiência com exercícios interativos.
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Business professionals in non-technical roles have a unique opportunity to lead or influence machine learning projects. If you have questions about machine learning and want to understand how to use it, without the technical jargon, this course is for you. Learn how to translate business problems into machine learning use cases and vet them for feasibility and impact. Find out how you can discover unexpected use cases, recognize the phases of an ML project and considerations within each, and gain confidence to propose a custom ML use case to your team or leadership or translate the requirements to a technical team.
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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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Este curso de treinamento autoguiado oferece aos participantes um amplo estudo sobre controles e técnicas de segurança no Google Cloud. Com palestras gravadas, demonstrações e laboratórios práticos, participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo tecnologias de controle de acesso do Cloud Storage, chaves de segurança, Chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, controles de acesso a APIs, definição de escopo, VM protegidas, criptografia e URLs assinados. O curso também aborda como proteger os ambientes do Kubernetes.
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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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Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Mas esses são campos muito especializados, e é difícil encontrar materiais introdutórios sobre eles. Felizmente, o Google Cloud oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e com este curso de nível básico, você já pode começar sua jornada com ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Video Intelligence.
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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 introdutório Criar objetos do LookML no Looker para demonstrar que você sabe: criar dimensões e métricas, visualizações e tabelas derivadas; definir filtros e tipos de métricas com base nos requisitos; atualizar dimensões e métricas; criar e refinar Análises, combinar visualizações com Análises atuais e decidir quais objetos do LookML criar com base nos requisitos de negócios.
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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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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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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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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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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on 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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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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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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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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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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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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Este curso de duas partes aborda Logging, Monitoring e Observabilidade no Google Cloud. As principais ferramentas de operações do Google Cloud são divididas em duas categorias principais: componentes focados em operações e ferramentas de gerenciamento do desempenho de aplicativos. Este curso, Geração de registros e monitoramento no Google Cloud, aborda os componentes focados em operações, como Logging, Monitoring e Service Monitoring. Depois de concluir este curso, sugerimos que você faça a parte 2, Observabilidade no Google Cloud, para saber mais sobre as ferramentas de Gerenciamento do desempenho de aplicativos disponíveis.
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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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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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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.
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Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.
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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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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Associate Cloud 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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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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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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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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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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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.
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.
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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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