Roman Sribniy
Participante desde 2025
Liga Prata
1701 pontos
Participante desde 2025
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.
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.
Escrever código é apenas o primeiro passo; você também precisa saber como implantá-lo sem problemas e mantê-lo funcionando da melhor forma. Nesta aventura, você começará com configurações serverless executando código no Cloud Run Functions e conectando seus serviços usando o Google Cloud Pub/Sub. A partir daí, você trabalhará no lado operacional — criando ambientes de desenvolvimento limpos, monitorando vários projetos simultaneamente e configurando alertas inteligentes para identificar e corrigir problemas precocemente. Com alguns laboratórios de desafio incluídos, você sairá com as habilidades necessárias para criar, monitorar e dimensionar aplicativos no Google Cloud.
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.
Conclua o curso do selo de habilidade introdutório Introdução à Proteção de Dados Sensíveis 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.
Dados brutos só são úteis se forem limpos, estruturados e seguros. Nesta trilha, você começará processando e preparando dados usando Dataprep, modelos do Dataflow e Apache Spark. Você aprenderá como limpar conjuntos de dados para que estejam prontos para modelos de aprendizado de máquina. A partir daí, você se concentrará na segurança, trabalhando com ferramentas que encontram e mascaram informações sensíveis, como IDs e credenciais pessoais. Você praticará a redação de detalhes críticos e a criação de cópias seguras e anonimizadas de seus dados no Cloud Storage. Ao concluir os laboratórios práticos, você demonstrará que consegue lidar com fluxos de trabalho de big data, mantendo as informações confidenciais totalmente seguras.
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.
À medida que as plataformas crescem, manter a velocidade, a confiabilidade e experiências de usuário perfeitas torna-se crucial. Inspirado pela Bobble AI e sua jornada para suportar milhões de interações em tempo real, este desafio explora como os sistemas nativos da nuvem são projetados para eficiência em escala. Você trabalhará com Docker e Kubernetes para executar e orquestrar aplicativos, além de usar IAM, Cloud Storage e Monitoramento para gerenciar acesso, dados e desempenho. O resultado: uma visão mais clara de como a combinação certa de contêineres, automação e observabilidade mantém os aplicativos modernos rápidos, resilientes e eficientes.
O objetivo desse curso é equipar você com o conhecimento e as ferramentas necessários para resolver os desafios enfrentados por equipes de MLOps durante o desenvolvimento e gerenciamento de modelos de IA generativa. Também queremos mostrar como a Vertex AI ajuda equipes de IA a simplificar processos de MLOps e a alcançar o sucesso em projetos de IA generativa.
This video covers how to personalize your Gemini results in Google Workspace. Learn to incorporate documents and research papers directly into your prompts using the "@" symbol to get more targeted and relevant AI output tailored to your needs.
This video covers how you can use Gemini to summarize long documents in Google Workspace, so you can quickly get the information you need and save time. You'll learn how to use Gemini to summarize entire documents or just selected text, as well as how to use Gemini in Drive to summarize across multiple files.
This video covers prompt engineering fundamentals for effective AI communication. Learn a simple framework (Persona, Task, Context, Format) to craft clear prompts, getting better, faster results from Gemini in Google Workspace. Discover how to use natural language, be specific, and iterate for optimal AI assistance.
This video will cover how you can leverage Gemini's advanced AI capabilities in Google Docs to brainstorm ideas, draft various marketing content, and collaborate with your team.
This video covers how NotebookLM can revolutionize customer insight gathering from call or chat transcripts. You'll learn to upload PDF transcripts of hundreds of conversations (even multilingual ones!) and quickly extract key themes, trending topics, and actionable insights without listening for hours. Discover how to save findings, share notebooks, and even generate interactive podcast summaries of your data.
This video covers how to create your own Gemini Gems, advanced AI capabilities that can automate repetitive tasks and supercharge your productivity.