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Roman Jaquez

Membro dal giorno 2019

Campionato Diamante

50590 punti
AgentOps: Operationalize AI Agents on Google Cloud Earned ott 5, 2026 EDT
Orchestrate Workflows with the Data Agent Kit Earned set 18, 2026 EDT
Gen AI Agents: Transform Your Organization Earned set 3, 2026 EDT
Gen AI Apps: Transform Your Work Earned set 3, 2026 EDT
Gen AI: Navigate the Landscape Earned set 3, 2026 EDT
Build Agent Skills with Google Earned set 1, 2026 EDT
Add Agent Capabilities With Tools Earned ago 31, 2026 EDT
Manage Agent Memory and State Earned ago 31, 2026 EDT
Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) Earned ago 31, 2026 EDT
Optimize Agent Behavior Earned ago 31, 2026 EDT
Agentic Strategy: Discover, Design, and Prototype Earned ago 31, 2026 EDT
Liftoff with Google Antigravity: Build a Video Game with AI Earned ago 30, 2026 EDT
Understand Google Cloud Agents Earned ago 30, 2026 EDT
Develop and Secure APIs with Apigee X Earned ott 13, 2025 EDT
Integrate Applications with Gemini on Google Cloud Earned set 15, 2025 EDT
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals Earned set 15, 2025 EDT
Developing Containerized Applications on Google Cloud Earned ago 28, 2025 EDT
[DEPRECATED] Streamline App Development with Gemini Code Assist Earned ago 11, 2025 EDT
Developing Applications with Cloud Run Functions on Google Cloud Earned ago 11, 2025 EDT
Service Orchestration and Choreography on Google Cloud Earned ago 9, 2025 EDT
Developing Applications with Google Cloud: Foundations Earned ago 8, 2025 EDT
Gen AI: Unlock Foundational Concepts Earned mag 15, 2025 EDT
Gen AI: Beyond the Chatbot Earned mag 15, 2025 EDT
Machine learning in azienda Earned set 5, 2024 EDT
[DEPRECATED] Feature engineering Earned ago 18, 2024 EDT
Crea, addestra ed esegui il deployment di modelli ML tramite Keras su Google Cloud Earned ago 13, 2024 EDT
Launching into Machine Learning - Italiano Earned ago 2, 2024 EDT
How Google Does Machine Learning Earned lug 26, 2024 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned apr 6, 2024 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano Earned mar 19, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned feb 27, 2024 EST
Introduction to Generative AI - Italiano Earned feb 27, 2024 EST
Ottimizza i costi per Google Kubernetes Engine Earned nov 3, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned ott 31, 2023 EDT
Set Up a Google Cloud Network Earned ago 22, 2023 EDT
Preparing for the Professional Cloud Architect Exam - Italiano Earned ago 17, 2023 EDT
#GoogleClout Set 3 (2/10) Earned ott 11, 2022 EDT
Introduzione a Google Kubernetes Engine Earned set 25, 2022 EDT
Crea l'infrastruttura con Terraform su Google Cloud Earned set 24, 2022 EDT
Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud Earned set 23, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud elastica: scalabilità e automazione Earned set 22, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud affidabile: progetto e processo Earned set 22, 2022 EDT
Sviluppa la tua rete Google Cloud Earned ago 22, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: servizi principali Earned ago 4, 2022 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: fondamenti Earned lug 21, 2022 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine Earned lug 15, 2022 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano Earned lug 13, 2022 EDT
Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep Earned lug 11, 2022 EDT
Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud Earned ott 16, 2021 EDT
Develop Serverless Apps with Firebase Earned set 22, 2021 EDT
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned set 19, 2021 EDT
Flutter Development Earned set 19, 2021 EDT
Develop Serverless Applications on Cloud Run Earned set 18, 2021 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned set 17, 2021 EDT
Concetti fondamentali di Google Cloud Earned set 16, 2021 EDT
Learn to Earn Cloud Challenge: Essentials Earned set 16, 2021 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned nov 3, 2019 EST
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant Earned set 21, 2019 EDT
Introduzione al ML: elaborazione del linguaggio Earned set 21, 2019 EDT
Intro to ML: Image Processing Earned set 19, 2019 EDT
Kubernetes in Google Cloud Earned mar 16, 2019 EDT

Learn the AgentOps practices needed to take generative AI agents from prototype to production. This course covers end-to-end observability, automating quality checks in CI/CD pipelines, and securing agent infrastructure for enterprise compliance. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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This course brings AI-driven, natural-language data engineering into the IDE and CLI workflows you already use. Built on the Agent Development Kit (ADK), the Data Agent Kit connects to a wide array of Google Cloud services, including BigQuery, Spanner, BigLake, Dataproc, and Managed Airflow. By using it, you can collapse days of pipeline scaffolding, data build tool (dbt) authoring, and orchestration wiring into prompt-driven sessions. As an intermediate-to-advanced practitioner, you will learn to build a data agent with the Agent Development Kit (ADK). You'll wire up the Model Context Protocol (MCP) layer, and use your agent to explore catalogs, transform data, train models, and orchestrate scheduled pipelines on Google Cloud.

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Gen AI Agents: Transform Your Organization is the fifth and final course of the Gen AI Leader learning path. This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges. You gain hands-on practice building a basic gen AI agent, while exploring the components of these agents, such as models, reasoning loops, and tools. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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Transform Your Work With Gen AI Apps is the fourth course of the Gen AI Leader learning path. This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and Gemini Notebook. It guides you through concepts like grounding, retrieval augmented generation, constructing effective prompts and building automated workflows.

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Gen AI: Navigate the Landscape is the third course of the Gen AI Leader learning path. Gen AI is changing how we work and interact with the world around us. But as a leader, how can you harness its power to drive real business outcomes? In this course, you explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

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Close the gap between general AI capabilities and your domain knowledge through Agent Skills. This course walks you through the full lifecycle of custom skill building, from local scaffolding and testing to enterprise scaling and sharing using Google's agent ecosystem, including Google Antigravity, ADK, and Skill Registry. Additionally, you use Google Agents CLI toolkit to attach skills to standalone 24/7 cloud agents, equipping your team with reliable, autonomous digital coworkers.

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You’ve built agents with advanced configuration—now give them real-world capabilities. Equip agents with tools that enable searching the web, executing code, querying databases, and performing custom actions. Transform agents from intelligent responders into capable assistants that take action. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program. Join the community forum for questions and discussions

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You've built basic LLM agents that respond to queries—now let's make them stateful. Use session state to build agents that maintain context, remember user preferences, and provide personalized experiences. Transform agents from stateless responders to intelligent assistants. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program. Join the community forum for questions and discussions

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Complete the intermediate Engineer AI Agents with Agent Development Kit (ADK) skill badge by completing this course to demonstrate skills in the following: formulating real-world language model research problems; building a simple tokenizer; preparing a dataset for training a transformer language model; running the training loop of a small language model. Explore other content in the Gemini Enterprise Agent Ready (GEAR) program.

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You’ve built your first agent—now it’s time to take it further. In this course, you’ll advance your skills by learning how to turn a basic AI agent into a sophisticated, precise assistant—applying advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output patterns. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program. Join the community forum for questions and discussions

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Step into the future with Agentic Strategy: Discover, Design, and Prototype. This course allows you to master the Google Agentic AI Transformation Framework and move beyond chatbots to autonomous teammates. Through a retail use case, you will learn to quantify business value, prioritize AI projects, map critical user journeys, and build functional prototypes using no-code tools like Google AI Studio and Gemini Enterprise. This course provides a solid roadmap necessary for business and technical leaders to lead their organization into the agentic AI era. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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In this course, you'll learn to build software at a propulsive speed by orchestrating agents in Google Antigravity. This hands-on course will first guide you to install and get started with Antigravity by making a Hello, World(s)! app. Next, you'll use Firebase to deploy that app. Finally, you'll build a video game, Voyager, by orchestrating agents in Antigravity to work in parallel. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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This course provides a comprehensive overview of Google Cloud's agent platforms, Gemini Enterprise app, Conversational Agents, Customer Experience (CX) Studio, Gemini Enterprise Agent Platform, and Agent Development Kit. Learners will understand the unique capabilities of each offering, distinguish between the optimal solution for specific use cases, and gain foundational knowledge in creating search and chat applications. Explore other content in the Gemini Agent Ready (GEAR) program.

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Earn a skill badge by completing the Develop and Secure APIs with Apigee X skill badge course, where you learn how to modernize your APIs, use service accounts and Google Authentication to securely access backend services from Apigee API proxies, productize APIs using API products and developer portals, secure APIs using features like API keys, OAuth, private variables and fault handling, integrate Apigee with Google Cloud services like Pub/Sub and Cloud Logging, and call Google Cloud APIs like the Natural Language API and the Geocoding API.

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This short course on integrating applications with Gemini on Google Cloud helps you discover the Gemini API and its generative AI models. The course teaches you how to access the Gemini models from code. It lets you test the capabilities of the models with text, image, and video prompts from an app.

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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications. In this course, you learn about the fundamentals of Cloud Run, its resource model and the container lifecycle. You learn about service identities, how to control access to services, and how to develop and test your application locally before deploying it to Cloud Run. The course also teaches you how to integrate with other services on Google Cloud so you can build full-featured applications.

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In this course, you learn about containers and how to build, and package container images. The content in this course includes best practices for creating and securing containers, and provides an introduction to Cloud Run and Google Kubernetes Engine for application developers.

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Designed for developers of all levels, this course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud. From intelligent code suggestions and auto-completion to real-time error detection and refactoring assistance, you'll discover how Gemini Code Assist can significantly enhance your productivity and code quality, and save valuable time to focus on more productive and enjoyable tasks.

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In this course, you learn about Cloud Run functions, Google's serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product that lets you implement single-purpose function code that reponds to HTTP requests and events from your cloud infrastructure.

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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices. Using lectures and hands-on labs, you learn how to use Workflows, Eventarc, Cloud Tasks, and Cloud Scheduler to build microservices applications on Google Cloud.

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In this course, you learn the fundamentals of application development on Google Cloud. You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases. You're introduced to generative AI and how it's used to help build applications. You learn about authentication and authorization, application deployment, continuous integration and delivery, and monitoring and performance tuning for your applications running in Google Cloud. Using lectures and hands-on labs, you learn how to get started building and running applications on Google Cloud.

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Gen AI: Unlock Foundational Concepts is the second course of the Gen AI Leader learning path. In this course, you unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI, and understanding how various data types enable generative AI to address business challenges. You also gain insights into Google Cloud strategies to address the limitations of foundation models and the key challenges for responsible and secure AI development and deployment.

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Gen AI: Beyond the Chatbot is the first course of the Gen AI Leader learning path and has no prerequisites. This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization. You explore concepts like foundation models and prompt engineering, which are crucial for leveraging the power of gen AI. The course also guides you through important considerations you should make when developing a successful gen AI strategy for your organization.

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Questo corso adotta un approccio pratico reale al flusso di lavoro ML attraverso un case study. Un team ML è chiamato a rispondere a numerosi requisiti aziendali e ad affrontare vari casi d'uso ML. Deve comprendere gli strumenti necessari per la gestione e la governance dei dati e considerare l'approccio migliore per la pre-elaborazione dei dati. Al team vengono presentate tre opzioni per creare modelli ML per due casi d'uso. Il corso spiega perché il team utilizzerà AutoML, BigQuery ML o l'addestramento personalizzato per raggiungere i propri obiettivi.

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Questo corso illustra i vantaggi dell'utilizzo di Vertex AI Feature Store, come migliorare l'accuratezza dei modelli di ML e come trovare le colonne di dati che forniscono le caratteristiche più utili. Il corso include inoltre contenuti e lab sul feature engineering utilizzando BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

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Questo corso tratta la creazione di modelli ML con TensorFlow e Keras, il miglioramento dell'accuratezza dei modelli ML e la scrittura di modelli ML per l'uso su larga scala.

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Il corso inizia con una discussione sui dati: come migliorare la qualità dei dati ed eseguire analisi esplorative dei dati. Descriveremo Vertex AI AutoML e come creare, addestrare ed eseguire il deployment di un modello di ML senza scrivere una sola riga di codice. Comprenderai i vantaggi di Big Query ML. Discuteremo quindi di come ottimizzare un modello di machine learning (ML) e di come la generalizzazione e il campionamento possano aiutare a valutare la qualità dei modelli di ML per l'addestramento personalizzato.

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This course explores what ML is and what problems it can solve. The course also discusses best practices for implementing machine learning. You’re introduced to Vertex AI, a unified platform to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models. The course discusses the five phases of converting a candidate use case to be driven by machine learning, and why it’s important to not skip them. The course ends with recognizing the biases that ML can amplify and how to recognize them.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo che esplora cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i casi d'uso in cui possono essere utilizzati e come è possibile utilizzare l'ottimizzazione dei prompt per migliorare le prestazioni dei modelli LLM. Descrive inoltre gli strumenti Google per aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'AI generativa, come viene utilizzata e in che modo differisce dai tradizionali metodi di machine learning. Descrive inoltre gli strumenti Google che possono aiutarti a sviluppare le tue app Gen AI.

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Completa il badge delle competenze di livello intermedio Ottimizza i costi per Google Kubernetes Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione e gestione di cluster multi-tenant, monitoraggio dell'utilizzo delle risorse per spazio dei nomi, configurazione della scalabilità automatica di cluster e pod per l'efficienza, impostazione del bilanciamento del carico per la distribuzione ottimale delle risorse e implementazione di probe di attività e idoneità per garantire l'integrità e la convenienza economica dell'applicazione.

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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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Earn a skill badge by completing the Set Up a Google Cloud Network skill badge course, where you will learn how to perform basic networking tasks on Google Cloud Platform - create a custom network, add subnets firewall rules, then create VMs and test the latency when they communicate with each other.

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Lo scopo di questo corso è aiutare coloro che sono qualificati ad avere confidenza per tentare l'esame e aiutare le persone non ancora qualificate a sviluppare il proprio piano per la preparazione.

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Flex your Google Clout! Each week unlocks a new cloud puzzle. How fast can you find the solution? Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.

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Ti diamo il benvenuto nel corso Introduzione a Google Kubernetes Engine. Se ti interessa Kubernetes, un livello software che si trova tra le tue applicazioni e la tua infrastruttura hardware, allora sei nel posto giusto. Google Kubernetes Engine ti offre Kubernetes come servizio gestito su Google Cloud. L'obiettivo di questo corso è illustrare le nozioni di base di Google Kubernetes Engine, o GKE, come viene comunemente chiamato, e come containerizzare le applicazioni e farle funzionare su Google Cloud. Il corso inizia con un'introduzione di base a Google Cloud, seguita da una panoramica dei container e di Kubernetes, dell'architettura di Kubernetes e delle operazioni di Kubernetes.

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Completa il corso intermedio con badge delle competenze Crea l'infrastruttura con Terraform su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: principi di Infrastructure as Code (IaC) utilizzando Terraform, provisioning e gestione di risorse Google Cloud con configurazioni Terraform, gestione efficace dello stato (locale e remoto) e modularizzazione del codice Terraform per la riusabilità e l'organizzazione.

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Complete the intermediate Deploy Kubernetes Applications on Google Cloud skill badge course to demonstrate skills in the following: Configuring and building Docker container images.Creating and managing Google Kubernetes Engine (GKE) clusters.Utilizing kubectl for efficient cluster management.Deploying Kubernetes applications with robust continuous delivery (CD) practices.

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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura completa e flessibile e i servizi di piattaforma forniti da Google Cloud. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui interconnessione sicura delle reti, bilanciamento del carico, scalabilità automatica, automazione dell'infrastruttura e servizi gestiti.

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Questo corso spiega agli studenti come creare soluzioni efficienti e ad alta affidabilità su Google Cloud utilizzando pattern di progettazione comprovati. È la continuazione del corso Progettazione dell'architettura con Google Compute Engine o Progettazione dell'architettura con Google Kubernetes Engine e presuppone che si abbia esperienza pratica con le tecnologie esaminate in uno dei due corsi. Attraverso una combinazione di presentazioni, attività di progettazione e lab pratici, i partecipanti impareranno a definire e bilanciare i requisiti aziendali e tecnici per progettare deployment Google Cloud estremamente affidabili, sicuri, economicamente convenienti e ad alta disponibilità.

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Guadagna un badge delle competenze completando il corso Sviluppa la tua rete Google Cloud, in cui apprenderai diversi modi per eseguire il deployment e il monitoraggio delle applicazioni, tra cui: esplorare i ruoli IAM e aggiungere/rimuovere l'accesso ai progetti, creare reti VPC, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM di Compute Engine, scrivere query SQL, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM in Compute Engine ed eseguire il deployment delle applicazioni utilizzando Kubernetes con più approcci al deployment.

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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, sistemi e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Questo corso tratta inoltre del deployment di soluzioni pratiche quali, ad esempio, chiavi di crittografia fornite dal cliente, gestione di sicurezza e accessi, quote e fatturazione, monitoraggio delle risorse.

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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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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.

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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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Learn how to use Gemini Notebook to create a personalized study guide for the Associate Cloud 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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Ottieni un badge delle competenze completando il corso Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud, in cui imparerai a creare e connettere un'infrastruttura cloud incentrata sull'archiviazione utilizzando le funzionalità di base delle seguenti tecnologie: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.

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Complete the intermediate Develop Serverless Apps with Firebase skill badge course to demonstrate skills in the following: architecting and building serverless web applications with Firebase, utilizing Firestore for database management, automating deployment processes using Cloud Build, and integrating Google Assistant functionality into your applications.

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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…

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Explore the fundamentals of Flutter application development in this hands-on quest! Within this quest, you will build a "Hello World" Flutter application, design a frontend for a shopping application, and learn how to connect your Flutter applications to backend services. Each lab in this quest utilizes a pre-provisioned development environment allowing minimal setup to get into the application code!

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Complete the intermediate Develop Serverless Applications on Cloud Run skill badge course to demonstrate skills in the following: integrating Cloud Run with Cloud Storage for data management, architecting resilient asynchronous systems using Cloud Run and Pub/Sub, constructing REST API gateways powered by Cloud Run, and building and deploying services on Cloud Run.

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Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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In questo corso di livello introduttivo, farai pratica con gli strumenti e i servizi fondamentali di Google Cloud. Sono forniti video facoltativi per offrire più contesto e ripassare i concetti trattati nei lab. Concetti fondamentali di Google Cloud è il primo corso consigliato per chi vuole imparare a usare Google Cloud, Puoi iniziare con una conoscenza minima o nulla del cloud e uscirne con competenze pratiche che puoi applicare al tuo primo progetto Google Cloud. Dalla scrittura di comandi Cloud Shell e il deployment della tua prima macchina virtuale, fino all'esecuzione di applicazioni su Kubernetes Engine o con bilanciamento del carico, Concetti fondamentali di Google Cloud è un'introduzione di base alle funzionalità della piattaforma.

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Welcome to the Learn To Earn Cloud Challenge! These eight labs give you a quick hands-on introduction to eight different GCP tools and services. At the end of each lab, you'll have another skill to add to your list. Complete this game to earn the Essentials game badge, and you'll be one step closer to collecting all four Learn to Earn Cloud Challenge badges (see "what's next" below for more information). Race the clock to increase your score and watch your name rise on the leaderboard. Good luck!

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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.

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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.

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Non è un segreto che il machine learning sia uno dei campi in più rapida crescita nel settore tecnologico e la piattaforma Google Cloud è stata fondamentale per promuoverne lo sviluppo. Con le numerose API, Google Cloud dispone di uno strumento adeguato praticamente per qualsiasi job di machine learning. In questo corso introduttivo, farai pratica con il machine learning applicato all'elaborazione del linguaggio naturale partecipando ai lab che ti consentiranno di estrarre entità da un testo ed eseguire analisi del sentiment e della sintassi, nonché utilizzare l'API Speech-to-Text per la trascrizione.

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Using large scale computing power to recognize patterns and "read" images is one of the foundational technologies in AI, from self-driving cars to facial recognition. The Google Cloud Platform provides world class speed and accuracy via systems that can utilized by simply calling APIs. With these and a host of other APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this introductory quest, you will get hands-on practice with machine learning as it applies to image processing by taking labs that will enable you to label images, detect faces and landmarks, as well as extract, analyze, and translate text from within images.

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Kubernetes è il sistema di orchestrazione dei container più diffuso e Google Kubernetes Engine è stato progettato specificamente per supportare i deployment Kubernetes gestiti in Google Cloud. In questo corso di livello avanzato, potrai esercitarti nella configurazione di immagini e container Docker e nel deployment di applicazioni Kubernetes Engine complete. Grazie a questo corso, apprenderai le competenze pratiche necessarie per integrare l'orchestrazione dei container nel tuo workflow. Stai cercando un Challenge Lab pratico per dimostrare le tue abilità e convalidare le tue conoscenze? Dopo aver completato questo corso, termina il Challenge Lab aggiuntivo alla fine del corso Esegui il deployment di applicazioni Kubernetes su Google Cloud per ricevere un esclusivo badge digitale Google Cloud.

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