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).
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.
Receba um selo de habilidade ao completar o curso Como configurar uma rede do Google Cloud, que ensina como realizar tarefas básicas no Google Cloud Platform, criar uma rede personalizada, adicionar regras de firewall de sub-redes e criar VMs para testar a latência durante a comunicação.
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.
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 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.
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.
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.
This quest introduces you to Asylo (Greek for safe place), a developer framework and SDK for developing applications that run in trusted execution environments (TEEs).
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.
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.
Este é o segundo curso de uma série de duas partes sobre faturamento do Google Cloud e os princípios essenciais da gestão de custos. Este curso é ideal para profissionais da área de finanças e/ou TI que são responsáveis por otimizar a infraestrutura em nuvem da organização. Aqui você você vai aprender diversas maneiras de controlar e otimizar seus custos no Google Cloud. Isso inclui configurar orçamentos e alertas, gerenciar limites de cota e aproveitar descontos por uso contínuo. Nos laboratórios práticos, você vai praticar o uso de diversas ferramentas para controlar e otimizar seus custos do Google Cloud ou influenciar suas suas equipes de tecnologia a aplicar as melhores práticas de otimização de custos.
Twelve years ago Lily started the Pet Theory chain of veterinary clinics, and has been expanding rapidly. Now, Pet Theory is experiencing some growing pains: their appointment scheduling system is not able to handle the increased load, customers aren't receiving lab results reliably through email and text, and veteranerians are spending more time with insurance companies than with their patients. Lily wants to build a cloud-based system that scales better than the legacy solution and doesn't require lots of ongoing maintenance. The team has decided to go with serverless technology. For the labs in the Google Cloud Run Serverless Quest, you will read through a fictitious business scenario in each lab and assist the characters in implementing a serverless solution. 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 this quest to receive an exclusive Google…
Este curso é adequado para funções de tecnologia ou finanças que gerenciam custos do Google Cloud. Aprenda a configurar uma conta de faturamento, organizar recursos e gerenciar permissões de acesso. Nos laboratórios práticos, você visualiza faturas e analisa dados de faturamento com o BigQuery. Você também usa o Planilhas Google e cria painéis com o Data Studio. Você encontra referências dos vídeos no documento Outros recursos (em inglês).
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this course you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. It brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this course uses advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start.
Google Cloud is committed to supporting Windows workloads in its frameworks and services. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice running many of the popular Windows services on Google Cloud. For example, you will learn how to instantiate Microsoft SQL databases, cloud tools for Powershell on Google Cloud Platform frameworks.
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.
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.
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.
For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
In this quest you will use several tools available in Google Cloud to manipulate data and create a Google Map - map location details to find subway stations or a business; use geocoding and Apps Script to send an email of a map; visualize data on a customized map; and build a server-side proxy to create a map on a mobile device.
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.
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.
Tenha uma vantagem competitiva com DevOps. O DevOps é um movimento organizacional e cultural que visa aumentar a velocidade da entrega de software, melhorar a confiabilidade do serviço e criar uma propriedade compartilhada entre as partes interessadas. Neste curso, você vai aprender a usar o Google Cloud para melhorar a velocidade, a estabilidade, a disponibilidade e a segurança da sua capacidade de entrega de software. A DevOps Research and Assessment se juntou ao Google Cloud. Como está a sua equipe? Faça este teste de múltipla escolha com cinco perguntas e descubra!
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Welcome Gamers! Are you a developer? Get hands-on practice with the state-of-the-art tools for developing applications in Google Cloud. The skills you learn align with the Professional Cloud Developer Certification exam. You will work with two different languages, Java and Python, and get 4 labs closer to earning the Cloud Development badge. Complete the game labs one by one to score points. Earn the most points by completing the steps in the lab.... and get bonus points for speed! Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. Ready to play?
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.
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.
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!
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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 Big Query, o Dataproc 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.
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.
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.
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.
In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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.
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.
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.
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".
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.
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.
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 Google Cloud Essentials 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 Google Cloud Essentials é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.