Osama Haffar
Participante desde 2026
Liga Prata
3022 pontos
Otimização do comportamento de agentes
Earned Jul 23, 2026 EDT
Engenharia de agentes de IA com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK)
Earned Jul 23, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Jul 23, 2026 EDT
Compartilhe dados com o Google Data Cloud
Earned Jul 20, 2026 EDT
Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog
Earned Jul 20, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jul 20, 2026 EDT
Implantação de arquiteturas multiagente
Earned Jul 16, 2026 EDT
Streaming de análises para o BigQuery
Earned Jul 14, 2026 EDT
Gerar insights a partir de dados do BigQuery
Earned Jul 8, 2026 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Jul 1, 2026 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jul 1, 2026 EDT
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud
Earned Apr 21, 2026 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer
Earned Apr 20, 2026 EDT
Você criou seu primeiro agente. Agora é hora de ir além! Neste curso, você vai aprender a transformar um agente de IA básico em um assistente sofisticado e preciso, aplicando instruções avançadas, seleção de modelos, recursos de planejamento e padrões de respostas estruturados.
Participe do fórum da comunidade para tirar dúvidas e ver as discussões.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Engenharia de agentes de IA com o Agent Development Kit (ADK) ao concluir este curso para demonstrar habilidades nas seguintes atividades: formular problemas de pesquisa de modelos de linguagem do mundo real, criar um tokenizador simples, preparar um conjunto de dados para treinar um modelo de linguagem de transformador e executar o loop de treinamento de um modelo de linguagem pequeno.
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Crie seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise! Conecte diversas fontes de dados ao seu aplicativo para criar um mecanismo de busca e análise avançado e unificado. Domine recursos avançados como agentes Deep Research, ideação multiagente e NotebookLM para análises focadas.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Compartilhe dados com o Google Data Cloud. Nele, você vai adquirir experiência prática com os parceiros do de compartilhamento de dados, que têm conjuntos de dados próprios que os clientes podem usar para casos de uso de análise. Os clientes assinam e consultam esses dados na própria plataforma, depois os aprimoram com os conjuntos de dados e usam ferramentas de visualização nos painéis voltados para o cliente.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog para mostrar sua capacidade de usar o Knowledge Catalog para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Knowledge Catalog.
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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.
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Conclua o selo de habilidade avançado Implantação de arquiteturas multiagente para demonstrar que você é capaz de: construir sistemas multiagente com ADK, conectar agentes com o protocolo Agente-para-Agente (A2A, na sigla em inglês), integrar ferramentas externas usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, na sigla em inglês) e implementar uma solução multiagente completa no Agent Engine.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Streaming de análises para o BigQuery, em que você usa o Pub/Sub, o Dataflow e o BigQuery juntos para transmitir dados para análise.
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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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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar um data warehouse com o BigQuery para mostrar que você sabe mesclar dados para criar novas tabelas; solucionar problemas de mesclagens; adicionar dados ao final com uniões; criar tabelas particionadas por data; além de trabalhar com JSON, matrizes e structs no BigQuery.
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Neste curso, vamos falar sobre a engenharia de dados no Google Cloud, os papéis e responsabilidades dos engenheiros de dados e como alinhá-los aos produtos do Google Cloud. Além disso, você aprenderá a lidar com os desafios da engenharia de dados.
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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame da certificação PDE (Professional Data Engineer). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudos individuais.
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