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Anurag Priyadarshi
Participante desde 2026
Liga Bronze
3600 pontos
Armazenamento, tratamento e gerenciamento de dados no Google Cloud: console
Earned Aug 30, 2026 EDT
Re-Trilha Arcade: Cofres e Vetores
Earned Aug 30, 2026 EDT
Implantação e gerenciamento de aplicativos no Google App Engine
Earned Jul 17, 2026 EDT
Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados
Earned Jul 17, 2026 EDT
Noções básicas do Google Cloud Compute
Earned Jul 16, 2026 EDT
Como criar seu primeiro aplicativo do Gemini Enterprise
Earned Jul 16, 2026 EDT
Como criar uma malha de dados com o Knowledge Catalog
Earned Jul 16, 2026 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery
Earned Jul 16, 2026 EDT
Simulador Arcade: Arquiteto de Data Mesh
Earned Jul 16, 2026 EDT
Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud
Earned Jul 14, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jul 14, 2026 EDT
Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas
Earned Jul 14, 2026 EDT
Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud
Earned Jul 14, 2026 EDT
Viagem Arcade: Gerenciamento de Identidade e APIs de IA Pré-treinadas
Earned Jun 30, 2026 EDT
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação
Earned Jun 17, 2026 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: avaliação de modelo
Earned Jun 7, 2026 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa
Earned Jun 7, 2026 EDT
Como monitorar e registrar com o Google Cloud Observability
Earned Jun 4, 2026 EDT
Aventura Arcade: Desenvolvimento de Aplicativos e Observabilidade na Nuvem
Earned Jun 4, 2026 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Jun 4, 2026 EDT
Noções básicas de análise de dados do Google Cloud
Earned Jun 4, 2026 EDT
Desenvolvimento de soluções globais e regionais para balanceamento de carga
Earned Jun 4, 2026 EDT
Arcade Base Camp Junho de 2026
Earned Jun 4, 2026 EDT
Criação de guia de estudo para certificação: ACE (preparação para o exame)
Earned Jun 3, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jun 3, 2026 EDT
Criar objetos do LookML no Looker
Earned Jun 2, 2026 EDT
Log Lógico
Earned Jun 2, 2026 EDT
Gerencie modelos de dados no Looker
Earned Jun 2, 2026 EDT
O Cloud Storage, o Cloud Functions e o Cloud Pub/Sub são todos serviços do Google Cloud Platform que podem ser usados para armazenar, processar e gerenciar dados. Os três serviços podem ser usados juntos para criar vários aplicativos orientados a dados. Neste curso com selo de habilidade, você vai usar o Cloud Storage para armazenar imagens, o Cloud Functions para processar as imagens e o Cloud Pub/Sub para enviar as imagens para outro aplicativo.
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Como a Trilha Arcade do mês passado terminou antes do previsto, estamos abrindo este jogo bônus apenas este mês para que você possa garantir aquele Ponto Arcade perdido! Você começará pelo lado do cofre com o Google Cloud Storage — gerenciando buckets, explorando APIs e protegendo dados confidenciais com o Bucket Lock. Depois, você passará para vetores orientados a eventos na linha de comando, acionando Cloud Run Functions e roteando mensagens em tempo real através do Pub/Sub. Completa com dois laboratórios de desafio práticos, esta trilha coloca sua sequência de conquistas (streak) de volta aos trilhos, enquanto você desenvolve habilidades reais de armazenamento e computação sem servidor.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implantação e gerenciamento de aplicativos no Google App Engine, em que você aprende a usar o App Engine com Python, Go e PHP.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Implementar soluções de armazenamento em nuvem e proteção de dados, em que você aprende a criar um bucket do Cloud Storage, usar a linha de comando do Cloud Storage e como usar o bloqueio de buckets para proteger objetos em um bucket.
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Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Noções básicas do Google Cloud Compute, onde você aprende a trabalhar com máquinas virtuais (VMs), discos e servidores da Web usando o Compute Engine.
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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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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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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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Boas-vindas ao Simulador Arcade deste mês, no qual você atuará como Arquiteto de Data Mesh. Nesta simulação, primeiro você abordará o BigQuery para criar tabelas particionadas por data, resolver problemas complexos de junção (joins) e dominar estruturas de dados aninhadas. Depois, você passará para a governança descentralizada usando o Dataplex Knowledge Catalog para organizar ativos, atribuir metadados e aplicar uma segurança de nuvem rigorosa. Com dois laboratórios de desafio realistas, esta simulação capacita você a derrubar silos de dados, dimensionar sua infraestrutura e executar um data mesh seguro e integrado.
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Conclua o curso do selo de habilidade Implementar Sensitive Data Protection no Google Cloud 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.
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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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Conquiste o Selo de Habilidade concluindo o curso Implementar soluções de fala e linguagem com APIs pré-treinadas, onde você aprenderá a usar ferramentas de API relacionadas à fala para sintetizar e transcrever fala.
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Ganhe o selo de habilidade básico ao concluir o curso Configuração de contas de serviço e papéis do IAM para o Google Cloud, em que você aprende sobre contas de serviço, papéis personalizados e como definir permissões usando o gcloud.
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Manter seus recursos na nuvem seguros e tornar seus aplicativos mais inteligentes são duas habilidades essenciais para qualquer desenvolvedor de nuvem. Nesta jornada, você começará com os fundamentos de segurança, aprendendo como configurar contas de serviço, gerenciar permissões do IAM usando o gcloud e configurar funções personalizadas. Depois de proteger seu ambiente, você trabalhará com as ferramentas de IA pré-treinadas do Google Cloud — convertendo texto em fala sintética, traduzindo idiomas em tempo real e transcrevendo arquivos de áudio em texto. Com dois laboratórios práticos para testar suas habilidades, você saberá como gerenciar com segurança o acesso ao seu projeto na nuvem, adicionando recursos poderosos de linguagem e fala aos seus aplicativos.
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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.
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Neste curso, profissionais de machine learning vão conhecer as principais ferramentas, técnicas e práticas recomendadas para avaliar modelos de IA generativa e preditiva. Essa avaliação é muito importante para garantir que os sistemas de ML produzam resultados confiáveis, precisos e de alto desempenho na produção.
Os participantes vão entender em detalhes as várias métricas e metodologias de avaliação, além da aplicação correta delas em diferentes tarefas e tipos de modelo. O foco do curso está nos desafios específicos dos modelos de IA generativa e nas estratégias para lidar com eles de forma eficaz. Usando a plataforma Vertex AI do Google Cloud, os participantes vão aprender a implementar processos robustos de avaliação para selecionar e otimizar os modelos, com monitoramento contínuo.
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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.
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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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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.
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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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Descubra como transformar números brutos em decisões claras e baseadas em dados no Google Cloud. Com laboratórios práticos e cenários reais, este curso para iniciantes ensina a consultar dados no BigQuery, analisar tendências no Looker e criar relatórios interativos e compartilháveis no Data Studio.
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Conclua o curso intermediário de selo de habilidade Desenvolvimento de soluções globais e regionais para balanceamento de carga para demonstrar que você é capaz de: implantar e usar uma VM cliente interna na mesma rede VPC e testar a distribuição de tráfego, configurar uma infraestrutura de back-end adequada para um balanceador de carga de aplicativo externo global e criar instâncias de VM de back-end e componentes de balanceador de carga com scripts de inicialização e tags de rede para hospedar um serviço de aplicativo da web.
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Bem-vindo ao Base Camp, onde você desenvolverá habilidades essenciais do Google Cloud (disponíveis em espanhol e português também!) e ganhará uma credencial exclusiva que abrirá portas para a nuvem para você. Nenhuma experiência anterior é necessária!
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Saiba como usar o Gemini Notebook para criar um guia de estudo personalizado para o exame de certificação Associate Cloud Engineer.
Você vai analisar os recursos da ferramenta, criar um notebook nela e aprender a usar um guia de estudo para se preparar para um exame de certificação.
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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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Conclua o selo de habilidade introdutório Criar objetos do LookML no Looker para demonstrar que você sabe: criar dimensões e métricas, visualizações e tabelas derivadas; definir filtros e tipos de métricas com base nos requisitos; atualizar dimensões e métricas; criar e refinar Análises, combinar visualizações com Análises atuais e decidir quais objetos do LookML criar com base nos requisitos de negócios.
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Construir uma plataforma confiável para análise de dados requer modelagem de dados estruturada e código limpo e de fácil manutenção. Neste desafio, você começará com os blocos de construção do LookML, criando dimensões, medidas e tabelas derivadas personalizadas para moldar seus dados exatamente como você precisa. A partir daí, você trabalhará para tornar sua plataforma mais rápida e fácil de usar, configurando o cache, definindo grupos de dados e modularizando seu código usando extends. Seguindo essas melhores práticas de desenvolvimento, você saberá como construir modelos de dados eficientes e escaláveis nos quais sua equipe poderá confiar facilmente.
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Conclua o curso intermediário Gerencie modelos de dados no Looker para demonstrar que você sabe: manter a integridade do projeto do LookML, usar o SQL Runner para validar dados, seguir as práticas recomendadas do LookML, otimizar consultas e relatórios de desempenho e implementar tabelas derivadas permanentes e políticas de armazenamento em cache.
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