Alican Guvenilir
Membro dal giorno 2023
Campionato Oro
23375 punti
Getting Started with Terraform for Google Cloud
Earned lug 17, 2024 EDT
Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud
Earned lug 17, 2024 EDT
Build a Certification Study Guide: PDE Exam Prep
Earned mag 21, 2024 EDT
App Deployment, Debugging, and Performance
Earned mar 12, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano
Earned feb 13, 2024 EST
Manage Security in Google Cloud
Earned feb 7, 2024 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano
Earned dic 21, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery for Data Warehousing
Earned nov 2, 2023 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads - Italiano
Earned nov 1, 2023 EDT
Progettazione dell'architettura con Google Kubernetes Engine: fondamenti
Earned set 27, 2023 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: fondamenti
Earned set 19, 2023 EDT
This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure.
Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.
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Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.
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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Professional Data Engineer certification exam.
You'll review Gemini Notebook features, create a notebook in Gemini Notebook, and learn how to use a study guide to practice for a certification exam.
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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate components from the Google Cloud ecosystem. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to create repeatable deployments by treating infrastructure as code, choose the appropriate application execution environment for an application, and monitor application performance.
Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer.
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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.
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This course provides foundational knowledge for securing your Google Cloud environment. You will learn Google Cloud's security model, including Zero Trust principles and the Shared Fate model. You will configure identity services like Cloud Identity and Workforce Identity Federation, manage access control using Identity and Access Management (IAM) roles, conditions, and policies, and implement network security controls such as VPCs, Cloud Firewall tiers, and VPC Service Controls to build a secure perimeter.
As the foundation of the Security in Google Cloud learning path, this course establishes the core principles required for two subsequent specialized tracks: the five-course Security Best Practices in Google Cloud series and the four-course Mitigate Threats in Google Cloud series.
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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure introduce concetti e terminologia importanti per lavorare con Google Cloud. Attraverso video e lab pratici, questo corso presenta e confronta molti dei servizi di computing e archiviazione di Google Cloud, insieme a importanti strumenti di gestione delle risorse e dei criteri.
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Looking to build or optimize your data warehouse? Learn best practices to Extract, Transform, and Load your data into Google Cloud with BigQuery. In this series of interactive labs you will create and optimize your own data warehouse using a variety of large-scale BigQuery public datasets. 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. 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 Cloud digital badge.
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In questo corso, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads", imparerai come eseguire le operazioni Kubernetes, creare e gestire i deployment, quali sono gli strumenti di networking di GKE e come fornire archiviazione permanente ai tuoi carichi di lavoro Kubernetes.
Questo è il secondo corso della serie Architecting with Google Kubernetes Engine. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Reliable Google Cloud Infrastructure: Design and Process o al corso Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos.
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In questo corso, "Progettazione dell'architettura con Google Kubernetes Engine: fondamenti", troverai un ripasso del layout e dei principi di Google Cloud, seguito da un'introduzione alla creazione e alla gestione dei container software, nonché all'architettura di Kubernetes.
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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, macchine virtuali e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Imparerai a utilizzare Google Cloud mediante la console e Cloud Shell. Scoprirai inoltre il ruolo del Cloud Architect, gli approcci alla progettazione dell'infrastruttura e la configurazione del networking virtuale con VPC (Virtual Private Cloud), progetti, reti, subnet, indirizzi IP, route e regole firewall.
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