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Hieu Nguyen Vu Trung

Participante desde 2018

Liga Prata

17500 pontos
DEPRECATED Anthos Service Mesh Earned Oct 8, 2022 EDT
Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service Earned Oct 8, 2022 EDT
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Sep 10, 2022 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Sep 10, 2022 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Sep 10, 2022 EDT
Como criar e implantar soluções de machine learning na Vertex AI Earned Sep 9, 2022 EDT
Anthos: Service Mesh Earned Mar 19, 2021 EDT
Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud Earned Mar 18, 2021 EDT
Como criar uma rede segura do Google Cloud Earned Mar 18, 2021 EDT
Como desenvolver sua rede do Google Cloud Earned Mar 17, 2021 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud Earned Mar 17, 2021 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability Earned Mar 16, 2021 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Mar 16, 2021 EDT
Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud Earned Mar 16, 2021 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine Earned Mar 16, 2021 EDT
Criar um site no Google Cloud Earned Mar 15, 2021 EDT
Cloud Healthcare API Earned Sep 1, 2019 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned Sep 1, 2019 EDT
DEPRECATED Network Performance and Optimization Earned Sep 1, 2019 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned Sep 1, 2019 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions Earned Sep 1, 2019 EDT
Como gerenciar a infraestrutura em nuvem com o Terraform Earned Sep 1, 2019 EDT
App Modernization with Apigee Earned Sep 1, 2019 EDT
Scientific Data Processing Earned Aug 31, 2019 EDT
DEPRECATED Developing Data and Machine Learning Apps with C# Earned Aug 22, 2019 EDT
Complementos do Workspace Earned Aug 21, 2019 EDT
Deployment Manager Earned Aug 20, 2019 EDT
DEPRECATED IoT in the Google Cloud Earned Aug 18, 2019 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure Earned Aug 14, 2019 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina Earned Aug 13, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned Aug 11, 2019 EDT
Práticas recomendadas do Google Kubernetes Engine: segurança Earned Aug 11, 2019 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices Earned Aug 11, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned Aug 9, 2019 EDT
Exploring APIs Earned Aug 9, 2019 EDT
Princípios básicos de identidade e segurança Earned Aug 9, 2019 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned Aug 9, 2019 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem Earned Aug 7, 2019 EDT
Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud Earned Aug 7, 2019 EDT
APIs de aprendizado de máquina Earned Aug 5, 2019 EDT
[Deprecated] Cloud Logging Earned Aug 5, 2019 EDT
DEPRECATED Google Cloud's Operations Suite Earned Aug 5, 2019 EDT
DEPRECATED Application Development - Java Earned Aug 5, 2019 EDT
Cloud Development Earned Aug 5, 2019 EDT
DEPRECATED Application Development - Python Earned Aug 5, 2019 EDT
Cloud SQL Earned Aug 3, 2019 EDT
BigQuery para Machine Learning Earned Aug 3, 2019 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem Earned Aug 3, 2019 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned Aug 2, 2019 EDT
DevZone Quest Earned Aug 2, 2019 EDT
Valor de referência: infraestrutura Earned Aug 2, 2019 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications Earned Aug 2, 2019 EDT
BigQuery for Marketing Analysts Earned Aug 2, 2019 EDT
BigQuery for Data Warehousing Earned Aug 2, 2019 EDT
Engenharia de nuvem Earned Aug 1, 2019 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Aug 1, 2019 EDT
Kubernetes no Google Cloud Earned Jul 31, 2019 EDT
VM Migration Earned Jul 31, 2019 EDT
Conceitos básicos para desenvolvedores do Google Earned Jul 30, 2019 EDT
Conceitos básicos do Google Workspace Earned Jul 30, 2019 EDT
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned Jul 30, 2019 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications Earned May 4, 2019 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned May 3, 2019 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA Earned May 3, 2019 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform Earned Jan 21, 2019 EST
Fundamentos do Google Cloud Earned Jan 20, 2019 EST

This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on Google Cloud. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.

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Conclua o curso introdutório Migre dados MYSQL para o Cloud SQL usando o Database Migration Service e mostre que você sabe migrar dados MySQL para o Cloud SQL usando diferentes tipos de tarefas e opções de conectividade disponíveis no Database Migration Service, além de fazer a migração de dados do usuário do MySQL durante a execução de jobs do Database Migration Service.

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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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Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Data Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.

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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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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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This intermediate-level quest is unique among Qwiklabs quests. These labs have been curated to give operators hands-on practice with Anthos—a new, open application modernization platform on GCP. Anthos enables you to build and manage modern hybrid applications. Tasks include: installing service mesh, collecting telemetry, and securing your microservices with service mesh policies. This quest is composed of labs targeted to teach you everything you need to know to introduce service mesh, and Anthos, into your next hybrid cloud project.

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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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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 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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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.

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Conquiste o selo de habilidade introdutório Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability para mostrar que você sabe: monitorar máquinas virtuais no Compute Engine, usar o Cloud Monitoring para supervisionar vários projetos, ampliar as capacidades de monitoramento e geração de registros para o Cloud Functions, criar e enviar métricas personalizadas do aplicativo e configurar os alertas do Cloud Monitoring de acordo com as métricas personalizadas.

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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 curso intermediário para obter o selo de habilidade Como implementar as noções básicas de segurança da nuvem no Google Cloud para mostrar que você sabe: criar e atribuir papéis com o Identity and Access Management (IAM); criar e gerenciar contas de serviço; ativar a conectividade particular entre redes de nuvem privada virtual (VPC); restringir o acesso ao aplicativo usando o Identity-Aware Proxy; gerenciar chaves e dados criptografados usando o Cloud Key Management Service (KMS) e criar um cluster particular do Kubernetes.

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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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Ganhe o selo de habilidade introdutório ao concluir o curso Criar um site no Google Cloud. Este curso é baseado na série Get Cooking in Cloud e aborda os seguintes tópicos:Implantação de um site no Cloud RunHospedagem de um app da web no Compute EngineCriação, implantação e escalonamento do seu site no Google Kubernetes EngineMigração de um aplicativo monolítico para uma arquitetura de microsserviços usando o Cloud Build

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Cloud Healthcare API bridges the gap between care systems and applications built on Google Cloud. By supporting standards-based data formats and protocols of existing healthcare technologies, Cloud Healthcare API connects your data to advanced Google Cloud capabilities, including streaming data processing with Cloud Dataflow, scalable analytics with BigQuery, and machine learning with Cloud Machine Learning Engine. In this Quest you will use the Cloud Healthcare API to ingest and process data in the industry standard FHIR, HL7v2 and DICOM formats, train a TensorFlow model for prediction with FHIR data, and also gain practice with de-identification of datasets.

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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If you want to take your Google Cloud networking skills to the next level, look no further. This course is composed of labs that cover real-life use cases and it will teach you best practices for overcoming common networking bottlenecks. From getting hands-on practice with testing and improving network performance, to integrating high-throughput VPNs and networking tiers, Network Performance and Optimization is an essential course for Google Cloud developers who are looking to double down on application speed and robustness.

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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

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Neste curso, o usuário experiente do Google Cloud vai aprender a descrever e lançar recursos de nuvem com o Terraform, uma ferramenta de código aberto que transforma APIs em arquivos de configuração declarativos, que podem ser compartilhados entre os membros da equipe, tratados como código, editados, revisados e versionados. Nestes laboratórios práticos, você vai trabalhar com modelos de exemplo e aprenderá a lançar uma variedade de configurações, desde servidores simples até aplicativos com balanceamento de carga completo.

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Apigee enables you to create APIs and manage them for the benefit of other developers who might need to use your software. Apigee Edge enables you to quickly expose backend services as APIs. These "API Products" offer different capabilities and levels of service, with consumption managed by Apigee. Istio is an open source framework for connecting, securing, and managing microservices, especially services that are hosted in a Kubernetes cluster. This Quest of hands-on labs gives you practice in using Apigee for API creation and management functionality when you decide to modernize an application backend on Google Kubernetes Engine and an Istio based service mesh.

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Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o BigQuery, o Managed Service for Apache Spark e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.

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C# has powered Windows .NET application development for nearly two decades and Google Cloud is committed to supporting developers getting their .NET workloads up and running on Google Cloud. In this quest, you will learn how to run C# apps in Google Cloud, and specifically how to take your apps to the next level by interfacing them with the big data and machine learning APIs that are accessible now from C#. By enrolling in this quest you will see firsthand how seamlessly Google Cloud integrates with .NET workloads and what the possibilities are for leveraging big data and ML services in your own C# projects.

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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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If you’re looking to take your Google Cloud application to the next level, look no further than Deployment Manager. By automating the creation of GCP resources and services, Deployment Manager lets you focus on developing rather than maintaining. In this advanced-level quest, you will get hands on practice with Deployment Manager by building custom templates, automating Python and Jinja application instances, and scaling custom networks.

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In this quest, you will learn about Google Cloud’s IoT Core service and its integration with other services like GCS, Dataprep, Stackdriver and Firestore. The labs in this quest use simulator code to mimic IOT devices and the learning here should empower you to implement the same streaming pipeline with real world IoT devices.

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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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Esta é a segunda e última Quest de laboratórios práticos derivados dos exercícios do livro "Data Science on Google Cloud Platform" de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta etapa, que aborda os assuntos do capítulo nove até o fim do livro, você ampliará as habilidades praticadas na primeira Quest. Você também executará jobs completos de machine learning com ferramentas de última geração e conjuntos de dados do mundo real. Tudo isso será feito com os serviços e ferramentas do Google Cloud Platform.

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Prepare-se para o Anthos. Esta coleção de laboratórios com foco nas práticas recomendadas do Google Kubernetes Engine se concentra na segurança em escala ao implantar e gerenciar ambientes de produção do GKE, especificamente o controle de acesso baseado em papéis, o aumento da proteção, a rede VPC e a autorização binária.

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Get Anthos Ready. Demand for Google Kubernetes Engine is growing, and customers are looking to Google and its partners to provide in-depth technical knowledge. This first Google Kubernetes Engine-centric Quest of best practices hands-on labs will get you started containerizing to modernize in place , and then managing your deployed apps and services -- with monitoring, tracing, and logging.

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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

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As interfaces de programação de aplicativos do Google Cloud são mecanismos para interagir com os serviços do Google Cloud de forma programática. Esta Quest oferece experiência prática com diversas APIs do GCP, que você conhecerá quando usar o APIs Explorer do Google, uma ferramenta para procurar APIs e executar os métodos delas interativamente. Aprenda a transferir dados entre intervalos do Cloud Storage, implantar instâncias do Compute Engine, configurar clusters do Dataproc e muito mais com a Quest "Exploring APIs". Você verá a eficiência das APIs e entenderá por que elas são usadas praticamente apenas por quem já é bastante experiente no GCP. Inscreva-se nesta Quest hoje mesmo!

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A segurança é uma prioridade indiscutível dos serviços do Google Cloud, por isso temos ferramentas específicas para garantir a proteção e a identidade nos seus projetos. Neste curso introdutório, você vai conhecer na prática o serviço Identity and Access Management (IAM) do Google Cloud, que é o melhor para gerenciar contas de usuários e máquinas virtuais. Você vai ganhar experiência com segurança de rede provisionando VPCs e VPNs, além de conhecer as ferramentas disponíveis para proteger contra ameaças e perda de dados.

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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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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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Redes são a base fundamental da computação em nuvem. Elas sustentam a estrutura do Google Cloud e conectam todos os recursos e serviços entre si. Este curso aborda os serviços de rede essenciais do Google Cloud e oferece exercícios práticos com ferramentas especializadas para desenvolver redes robustas. Você vai conhecer os detalhes das VPCs e aprenderá a criar balanceadores de carga de nível empresarial. Ao fazer o curso Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud, você terá a experiência prática necessária para começar a criar redes robustas imediatamente.

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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais crescem 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. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática com as APIs de machine learning em laboratórios como estes: "Como implementar um bot de bate-papo com IA usando o Dialogflow" e "Detectar rótulos, rostos e pontos de referência em imagens com a API Cloud Vision".

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Cloud Logging is a fully managed service that performs at scale. It can ingest application and system log data from thousands of VMs and, even better, analyze all that log data in real time. In this fundamental-level Quest, you learn how to store, search, analyze, monitor, and alert on log data and events from Google Cloud. The labs in the Quest give you hands-on practice using Cloud Logging to maximize your learning experience and provide insight on how you can use Cloud Logging to your own Google Cloud environment.

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Learn the ins and outs of Google Cloud's operations suite, an important service for generating insights into the health of your applications. It provides a wealth of information in application monitoring, report logging, and diagnoses. These labs will give you hands-on practice with and will teach you how to monitor virtual machines, generate logs and alerts, and create custom metrics for application data. It is recommended that the students have at least earned a Badge by completing the Google Cloud Essentials. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this course, enroll in and finish the challenge lab at the end of the Monitor and Log with Google Cloud Operations Suite to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Java. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Java applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Java applications straight away.

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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.

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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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Quer criar modelos de ML em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery ML democratiza o machine learning ao permitir que analistas de dados criem, treinem, avaliem e façam previsões usando habilidades e ferramentas de SQL que eles já têm. Nesta série de laboratórios, você vai fazer alguns testes e saber quais são as características de um bom modelo.

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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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Esta Quest de nível básico é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Associate Cloud Engineer do Google Cloud . Abrangendo desde IAM e serviços de rede até a implantação do Kubernetes Engine, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre o GCP. Os laboratórios ajudarão a desenvolver suas habilidades, mas recomendamos que você também consulte o guia do exame e outros materiais preparatórios disponíveis.

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Welcome to DevZone Quest, a set of labs to deepen your understanding of the technology behind the Cloud Showcase Experiments featured in the Google Cloud Next 2019 San Francisco DevZone.

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Este curso é perfeito para desenvolvedores de nuvem iniciantes que estão procurando prática além do Google Cloud Essentials. Você vai ganhar experiência em laboratórios que se aprofundam no Cloud Storage e em outros serviços de aplicativos fundamentais, como Monitoring e Cloud Functions. Você vai desenvolver habilidades importantes que podem ser aplicadas a qualquer iniciativa do Google Cloud.

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When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

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Quer transformar seus dados de marketing em insights e criar painéis? Reúna todos os dados em um único lugar para fazer análises em grande escala e criar modelos. Use o BigQuery e aprenda a fazer consultas para gerar insights repetíveis, escalonáveis e valiosos sobre seus dados. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura nem precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Além disso, ele permite que você se concentre na análise dos dados para encontrar insights relevantes.

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Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.

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Este curso introdutório conta com recursos exclusivos entre as outras ofertas de cursos. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços que aparecem na Certificação em Google Cloud Associate Cloud Engineer. Do IAM à rede, até a implantação do Kubernetes Engine, este curso é composto por laboratórios específicos que vão testar seus conhecimentos sobre o Google Cloud. Embora a prática com esses laboratórios ajude a desenvolver suas habilidades e conhecimento, recomendamos que você também estude pelo guia do exame e por outros recursos de preparação disponíveis.

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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O Kubernetes é o sistema de orquestração de contêineres mais conhecido, e o Google Kubernetes Engine foi criado especificamente para oferecer suporte a implantações gerenciadas do Kubernetes no Google Cloud. Neste curso de nível avançado, você vai praticar a configuração de contêineres e imagens Docker e a implantação de aplicativos completos do Kubernetes Engine. Você também vai aprender as habilidades práticas necessárias para integrar a orquestração de contêineres ao próprio seu fluxo de trabalho. Está procurando um laboratório com desafios práticos para demonstrar suas habilidades e validar seu conhecimento? Quando terminar o curso, faça o laboratório extra com desafio ao fim do curso Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud.

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A metodologia de migração de VM do Google Cloud apresenta uma diretriz definida e iterativa para os usuários. Nesta Quest, você realizará as quatro etapas da sequência de migração. Você também criará relatórios de avaliação com o CloudPhysics, usará os modelos de infraestrutura como código do Terraform, realizará migrações lift-and-shift com o Cloud Endure e replicará aplicativos como cargas de trabalho nativas da nuvem. Conclua esta Quest para conhecer na prática as soluções de migração de VM desenvolvidas pelo Google. Como bônus, incluímos um laboratório básico sobre o Google Kubernetes Engine para quem precisa se atualizar.

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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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O Workspace é a plataforma de aplicativos colaborativos do Google, disponibilizada pelo Google Cloud. Neste curso introdutório, você vai adquirir experiência prática com os principais aplicativos do Workspace pela perspectiva do usuário. Embora existam muito mais aplicativos e componentes de ferramentas no Workspace do que os abordados aqui, você terá experiência com os apps principais: Gmail, Agenda, Planilhas e e alguns outros. Cada laboratório pode ser concluído entre 10 e 15 minutos, mas fornecemos tempo extra para você se familiarizar com os aplicativos por conta própria.

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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.

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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.

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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.

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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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Esta é a primeira de duas Quests de laboratórios práticos e é derivada dos exercícios do livro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta primeira Quest, que aborda o capítulo 8, você poderá praticar todos os aspectos de ingestão, preparação, processamento, consulta, exploração e visualização de conjuntos de dados usando as ferramentas e os serviços do Google Cloud Platform.

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Neste curso introdutório, você terá prática com as ferramentas e os serviços essenciais do Google Cloud. Vídeos opcionais estão disponíveis para fornecer mais contexto e revisar os conceitos abordados nos laboratórios. O curso Fundamentos do Google Cloud é uma introdução recomendada para quem quer aprender sobre o Google Cloud. Você pode entrar com pouco ou nenhum conhecimento prévio em nuvem e sair com habilidades práticas que você pode aplicar ao seu primeiro projeto no Google Cloud. Desde a criação de comandos do Cloud Shell e a implantação da sua primeira máquina virtual até a execução de aplicativos no Kubernetes Engine ou com balanceamento de carga, o Fundamentos do Google Cloud é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.

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