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Jonathan Johnson

Membro dal giorno 2020

Campionato Diamante

17293 punti
Implement Multimodal Vector Search with BigQuery Earned dic 14, 2025 EST
Create Embeddings, Vector Search, and RAG with BigQuery Earned dic 14, 2025 EST
Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Google Vids Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Google Drive Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Google Meet - Italiano Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Fogli Google Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Presentazioni Google Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Documenti Google Earned dic 14, 2025 EST
Gemini in Gmail Earned dic 14, 2025 EST
Introduzione a Gemini in Google Workspace Earned dic 14, 2025 EST
Gemini for end-to-end SDLC Earned dic 14, 2025 EST
Gemini for Application Developers Earned dic 14, 2025 EST
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned dic 14, 2025 EST
Create ML Models with BigQuery ML Earned dic 13, 2025 EST
Boost Productivity with Gemini in BigQuery Earned dic 13, 2025 EST
Work with Gemini Models in BigQuery Earned dic 13, 2025 EST
Using BigQuery Machine Learning for Inference Earned dic 13, 2025 EST
Gemini for Data Scientists and Analysts Earned dic 13, 2025 EST
Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG Earned dic 12, 2025 EST
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned dic 12, 2025 EST
AI responsabile per sviluppatori: privacy e sicurezza Earned dic 12, 2025 EST
AI responsabile per sviluppatori: interpretabilità e trasparenza Earned dic 11, 2025 EST
AI responsabile per sviluppatori: equità e bias Earned dic 10, 2025 EST
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano Earned dic 10, 2025 EST
Prompt Design in Agent Platform Earned dic 10, 2025 EST
Vector Search and Embeddings Earned dic 4, 2025 EST
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned dic 4, 2025 EST
Create Image Captioning Models - Italiano Earned ott 7, 2025 EDT
Transformer Models and BERT Model - Italiano Earned ott 5, 2025 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Italiano Earned ott 5, 2025 EDT
Attention Mechanism - Italiano Earned ott 3, 2025 EDT
Introduction to Image Generation - Italiano Earned ott 3, 2025 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned ott 2, 2025 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned ott 2, 2025 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned ott 2, 2025 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned nov 3, 2020 EST
Use Machine Learning APIs on Google Cloud Earned nov 1, 2020 EST
Genera insight dai dati BigQuery Earned nov 1, 2020 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned nov 1, 2020 EST
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned nov 1, 2020 EST
Set Up a Google Cloud Network Earned nov 1, 2020 EST
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud Earned ott 31, 2020 EDT
Creazione di una rete Google Cloud sicura Earned ott 30, 2020 EDT
Sviluppa la tua rete Google Cloud Earned ott 30, 2020 EDT
Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud Earned ott 30, 2020 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine Earned ott 15, 2020 EDT
Google Cloud Essentials Earned ott 12, 2020 EDT

Complete the intermediate Implement Multimodal Vector Search with BigQuery skill badge to demonstrate skills in the following: using Gemini in BigQuery to generate and debug SQL, conduct sentiment analysis, summarize text and identify keywords, generate embeddings, create a Retrieval Augmented Generation (RAG) pipeline, and implement multimodal vector search.

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This course explores a Retrieval Augmented Generation (RAG) solution in BigQuery to mitigate AI hallucinations. It introduces a RAG workflow that encompasses creating embeddings, searching a vector space, and generating improved answers. The course explains the conceptual reasons behind these steps and their practical implementation with BigQuery. By the end of the course, learners will be able to build a RAG pipeline using BigQuery and generative AI models like Gemini and embedding models to address their own AI hallucination use cases.

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Complete the introductory Build Real World AI Applications with Gemini and Imagen skill badge to demonstrate skills in the following: image recognition, natural language processing, image generation using Google's powerful Gemini and Imagen models, deploying applications on the Google Cloud Agent Platform. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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This course introduces Google Vids, an AI-powered creation tool in Google Workspace that helps you turn raw documents into professional, engaging videos without prior editing experience. You will learn how to quickly generate drafts using templates and automated tools, as well as how to customize your content with transcript-based editing, dynamic visual enhancements, and custom music. Finally, you will explore how to integrate AI avatars and voiceovers to seamlessly narrate your presentations across various business use cases.

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This course covers how to use Gemini in Google Drive to manage and retrieve files. Learn to locate assets using natural language, extract specific facts via AI Overviews without opening files, instantly summarize multiple media formats, and save file collections as Projects for repeatable research. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce agli utenti accesso a funzionalità di AI generativa. Questo corso approfondisce le funzionalità di Gemini in Google Meet. Attraverso lezioni video e attività ed esempi pratici, acquisirai una comprensione completa delle funzionalità di Gemini in Google Meet. Imparerai a utilizzare Gemini per generare immagini di sfondo, migliorare la qualità video e tradurre i sottotitoli. Alla fine del corso avrai acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare con sicurezza Gemini in Google Meet per massimizzare l'efficacia delle tue videoconferenze.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Fogli Google.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Presentazioni Google.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce agli utenti accesso a funzionalità di AI generativa. Questo corso approfondisce le funzionalità di Gemini in Documenti Google utilizzando lezioni video, attività ed esempi pratici. Imparerai a utilizzare Gemini per generare contenuti scritti in base a dei prompt. Inoltre, esplorerai l'utilizzo di Gemini per modificare il testo che hai già scritto, aiutandoti a migliorare la tua produttività complessiva. Alla fine del corso avrai acquisito le conoscenze e le competenze necessarie per utilizzare con sicurezza Gemini in Documenti Google per migliorare la tua scrittura.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo mini corso imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Gmail.

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Gemini per Google Workspace è un componente aggiuntivo che fornisce ai clienti funzionalità di AI generativa in Google Workspace. In questo percorso di apprendimento imparerai le funzionalità principali di Gemini e come possono essere utilizzate per migliorare la produttività e l'efficienza in Google Workspace.

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In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps you use Google products and services to develop, test, deploy, and manage applications. With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves the software development lifecycle (SDLC). Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.

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In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps developers build applications. You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications. Using a hands-on lab, you experience how Gemini improves the application development workflow. Duet AI was renamed to Gemini, our next-generation model.

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Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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Complete the intermediate Create ML Models with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in creating and evaluating machine learning models with BigQuery ML to make data predictions.

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This course explores Gemini in BigQuery, a suite of AI-driven features to assist data-to-AI workflow. These features include data exploration and preparation, code generation and troubleshooting, and workflow discovery and visualization. Through conceptual explanations, a practical use case, and hands-on labs, the course empowers data practitioners to boost their productivity and expedite the development pipeline.

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This course demonstrates how to use AI/ML models for generative AI tasks in BigQuery. Through a practical use case involving customer relationship management, you learn the workflow of solving a business problem with Gemini models. To facilitate comprehension, the course also provides step-by-step guidance through coding solutions using both SQL queries and Python notebooks.

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Learn about BigQuery ML for Inference, why Data Analysts should use it, its use cases, and supported ML models. You will also learn how to create and manage these ML models in BigQuery.

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In this course, you learn how Gemini, a generative AI-powered collaborator from Google Cloud, helps analyze customer data and predict product sales. You also learn how to identify, categorize, and develop new customers using customer data in BigQuery. Using hands-on labs, you experience how Gemini improves data analysis and machine learning workflows.

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Complete the intermediate Inspect Rich Documents with Gemini Multimodality and Multimodal RAG skill badge course to demonstrate skills in the following: using multimodal prompts to extract information from text and visual data, generating a video description, and retrieving extra information beyond the video using multimodality with Gemini; building metadata of documents containing text and images, getting all relevant text chunks, and printing citations by using Multimodal Retrieval Augmented Generation (RAG) with Gemini. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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This course is dedicated to equipping you with the knowledge and tools needed to uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and exploring how Gemini Enterprise Agent Platform empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

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Questo corso introduce argomenti importanti relativi alla privacy e alla sicurezza dell'AI. Esplora metodi e strumenti pratici per implementare le pratiche consigliate per la privacy e la sicurezza dell'AI utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.

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Questo corso introduce i concetti di interpretabilità e la trasparenza dell'AI. Parla dell'importanza della trasparenza dell'AI per sviluppatori ed engineer. Illustra metodi e strumenti pratici per aiutare a raggiungere interpretabilità e trasparenza sia nei dati che nei modelli di AI.

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Questo corso introduce i concetti di AI responsabile e i principi dell'AI. Tratta le tecniche per identificare sostanzialmente l'equità e i bias e mitigare i bias nelle pratiche di AI/ML. Illustra metodi e strumenti pratici per implementare le best practice dell'AI responsabile utilizzando gli strumenti open source e i prodotti Google Cloud.

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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te. In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.

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Complete the introductory Prompt Design in Agent Platform skill badge to demonstrate skills in the following: prompt engineering, image analysis, and multimodal generative techniques, within Agent Platform. Discover how to craft effective prompts, guide generative AI output, and apply Gemini models to real-world marketing scenarios. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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Explore AI-powered search technologies, tools, and applications in this course. Learn semantic search utilizing vector embeddings, hybrid search combining semantic and keyword approaches, and retrieval-augmented generation (RAG) minimizing AI hallucinations as a grounded AI agent. Gain practical experience with Vertex AI Vector Search to build your intelligent search engine. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.

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Questo corso ti insegna come creare un modello per le didascalie delle immagini utilizzando il deep learning. Scoprirai i diversi componenti di un modello per le didascalie delle immagini, come l'encoder e il decoder, e imparerai ad addestrare e valutare il tuo modello. Alla fine di questo corso, sarai in grado di creare modelli personali per le didascalie delle immagini e utilizzarli per generare didascalie per le immagini.

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Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.

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Questo corso ti offre un riepilogo dell'architettura encoder-decoder, che è un'architettura di machine learning potente e diffusa per attività da sequenza a sequenza come traduzione automatica, riassunto del testo e risposta alle domande. Apprenderai i componenti principali dell'architettura encoder-decoder e come addestrare e fornire questi modelli. Nella procedura dettagliata del lab corrispondente, implementerai in TensorFlow dall'inizio un semplice codice dell'architettura encoder-decoder per la generazione di poesie da zero.

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Questo corso ti introdurrà al meccanismo di attenzione, una potente tecnica che consente alle reti neurali di concentrarsi su parti specifiche di una sequenza di input. Imparerai come funziona l'attenzione e come può essere utilizzata per migliorare le prestazioni di molte attività di machine learning, come la traduzione automatica, il compendio di testi e la risposta alle domande.

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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.

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Earn the advanced skill badge by completing the Use Machine Learning APIs on Google Cloud course, where you learn the basic features for the following machine learning and AI technologies: Cloud Vision API, Cloud Translation API, and Cloud Natural Language API.

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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Genera insight dai dati BigQuery per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: scrivere query SQL, eseguire query su tabelle pubbliche, caricare dati di esempio in BigQuery, risolvere i problemi di sintassi comuni con lo strumento di convalida query in BigQuery e creare report in Data Studio collegando ai dati di BigQuery.

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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Managed Service for Apache Spark e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence.

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Earn a skill badge by completing the Set Up a Google Cloud Network skill badge course, where you will learn how to perform basic networking tasks on Google Cloud Platform - create a custom network, add subnets firewall rules, then create VMs and test the latency when they communicate with each other.

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Complete the intermediate Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: Configuring and building Docker container images.Creating and managing Google Kubernetes Engine (GKE) clusters.Utilizing kubectl for efficient cluster management.Deploying Kubernetes applications with robust continuous delivery (CD) practices.

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Guadagna un badge delle competenze completando il corso Creazione di una rete Google Cloud sicura, in cui scoprirai più risorse di networking per creare, scalare e proteggere le tue applicazioni su Google Cloud.

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Guadagna un badge delle competenze completando il corso Sviluppa la tua rete Google Cloud, in cui apprenderai diversi modi per eseguire il deployment e il monitoraggio delle applicazioni, tra cui: esplorare i ruoli IAM e aggiungere/rimuovere l'accesso ai progetti, creare reti VPC, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM di Compute Engine, scrivere query SQL, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM in Compute Engine ed eseguire il deployment delle applicazioni utilizzando Kubernetes con più approcci al deployment.

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Ottieni un badge delle competenze completando il corso Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud, in cui imparerai a creare e connettere un'infrastruttura cloud incentrata sull'archiviazione utilizzando le funzionalità di base delle seguenti tecnologie: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.

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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.

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In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.

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