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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Nicolas Lecaros Marchant

Participante desde 2018

Liga Prata

50050 pontos
Gemini para SDLC completo Earned May 6, 2025 EDT
Agentes de IA generativa: transforme sua organização Earned May 4, 2025 EDT
Apps de IA generativa: transforme seu trabalho Earned Apr 30, 2025 EDT
IA generativa: encare o cenário atual Earned Apr 28, 2025 EDT
IA generativa: conceitos básicos Earned Apr 26, 2025 EDT
IA generativa: para além do chatbot Earned Apr 25, 2025 EDT
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery Earned Mar 25, 2025 EDT
Introdução ao Dataplex Earned Feb 24, 2025 EST
Criar um data lake seguro no Cloud Storage Earned Feb 24, 2025 EST
Gerar insights a partir de dados do BigQuery Earned Feb 14, 2025 EST
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery Earned Jan 9, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações Earned Oct 25, 2024 EDT
Introdução à engenharia de dados no Google Cloud Earned Oct 24, 2024 EDT
Escalonamento com as Operações do Google Cloud Earned Jun 5, 2024 EDT
Confiança e segurança com o Google Cloud Earned Jun 2, 2024 EDT
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud Earned Jun 2, 2024 EDT
Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud Earned May 31, 2024 EDT
Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud Earned May 30, 2024 EDT
Transformação digital com o Google Cloud Earned May 29, 2024 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Architect Journey - Português Brasileiro Earned May 26, 2024 EDT
Introduction to Data Analytics in Google Cloud - Português Brasileiro Earned May 25, 2024 EDT
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned May 7, 2024 EDT
Gemini para arquitetos de nuvem Earned May 5, 2024 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer Earned Mar 21, 2024 EDT
Inside Track: Looker Multistage Development Framework Earned Mar 20, 2024 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud Architect Earned Mar 20, 2024 EDT
Secure BigLake Data Earned Mar 16, 2024 EDT
Tag and Discover BigLake Data Earned Mar 14, 2024 EDT
Gemini para arquitetos de nuvem Earned Dec 15, 2023 EST
Criar modelos de ML com o BigQuery ML Earned Nov 16, 2023 EST
Enterprise Search on Generative AI App Builder Earned Sep 2, 2023 EDT
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Aug 31, 2023 EDT
Introdução à análise de dados no Google Cloud Earned Aug 31, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Migrate Workflows Earned Aug 19, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Jul 21, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing Earned Jul 16, 2023 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Jul 13, 2023 EDT
Como criar sistemas de análise de streaming resilientes no Google Cloud Earned Jul 13, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Jul 9, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer Earned Jun 22, 2023 EDT
Design Foundations for Streaming with Google Cloud Earned Jun 19, 2023 EDT
Data Lake Modernization on Google Cloud: Intro to Data Lakes Earned Jun 15, 2023 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Jun 11, 2023 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Jun 10, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jun 10, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jun 4, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jun 4, 2023 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform Earned Jun 2, 2023 EDT
Optimize Your Google Cloud Costs Earned Jun 2, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Data Warehouse Migration with BigQuery Earned Jun 1, 2023 EDT
BigQuery Migration Service Earned May 21, 2023 EDT
Teradata to BigQuery Earned May 20, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned May 19, 2023 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned May 18, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned May 18, 2023 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI Earned May 17, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned May 16, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned May 16, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned May 15, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro Earned May 15, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned May 14, 2023 EDT
Mecanismo de atenção Earned May 14, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned May 14, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned May 14, 2023 EDT
VM Migration for Partners Earned Apr 22, 2023 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud Earned Apr 17, 2023 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem Earned Apr 15, 2023 EDT
BigQuery para Machine Learning Earned Apr 15, 2023 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud Earned Apr 15, 2023 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA Earned Apr 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Analyze Data with Looker Earned Apr 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Migrate Data to BigQuery Earned Apr 5, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Cloud Data Fusion Pipelines Earned Apr 4, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataproc Earned Apr 4, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Stream Data with Pub/Sub Earned Mar 31, 2023 EDT
Como modernizar data lakes e data warehouses com o Google Cloud Earned Mar 30, 2023 EDT
Inside Track: Install, Deploy and Configure Actifio GO Solutions Earned Mar 30, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Mar 29, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Mar 29, 2023 EDT
Deploying and Managing Google Cloud VMware Engine Earned Mar 15, 2023 EDT
Data Warehousing for Partners: Design in BigQuery Earned Mar 10, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: BigQuery Extended Capabilities Earned Mar 7, 2023 EST
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer Earned Mar 1, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Enable Google Cloud Customers Earned Feb 26, 2023 EST
Inside Track: Certificate Authority Service Earned Feb 18, 2023 EST
Inside Track: SQL Server - Advanced Earned Feb 18, 2023 EST
Inside Track: Cloud Network Operations: Network Monitoring and Troubleshooting Earned Feb 17, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Optimize in BigQuery Earned Feb 17, 2023 EST
Inside Track: DORA Earned Feb 17, 2023 EST
Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine Earned Feb 16, 2023 EST
Inside Track: Dataflow Advanced Earned Feb 15, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Process Data with Dataflow Earned Feb 15, 2023 EST
Data Warehousing for Partners: Streaming Analytics Earned Feb 15, 2023 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Feb 13, 2023 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Sep 7, 2020 EDT
DevOps: noções essenciais Earned Dec 8, 2019 EST
Engenharia de nuvem Earned Jun 17, 2019 EDT
Kubernetes no Google Cloud Earned Feb 28, 2019 EST
Valor de referência: infraestrutura Earned Feb 18, 2019 EST
Como gerenciar a infraestrutura em nuvem com o Terraform Earned Feb 18, 2019 EST
DEPRECATED Cloud Architecture Earned Feb 11, 2019 EST
Google Cloud Essentials Earned Jan 22, 2019 EST
[DEPRECATED] Data Engineering Earned Jan 8, 2019 EST

Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda você a usar os produtos e serviços do Google para desenvolver, testar, implantar e gerenciar aplicativos. Com a ajuda do Gemini, você vai aprender a desenvolver e criar um aplicativo da Web, corrigir erros no aplicativo, desenvolver testes e consultar dados. No laboratório prático, você aprende como o Gemini aprimora o ciclo de vida do desenvolvimento de software (SDLC, na sigla em inglês) A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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Agentes de IA generativa: transforme sua organização é o quinto e último curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Nele, você aprende como as organizações podem usar agentes de IA generativa personalizados para enfrentar desafios específicos nos negócios. Você aprende na prática a construir um agente básico de IA generativa e quais são os componentes desses agentes, como modelos, ciclos de raciocínio e ferramentas.

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Apps de IA generativa: transforme seu trabalho é o quarto curso do programa de aprendizado de liderança em IA Generativa. Esse curso apresenta os aplicativos de IA generativa do Google, como Gemini para Workspace e NotebookLM. Além disso, aborda conceitos como embasamento, geração aumentada de recuperação, construção de comandos eficazes e criação de fluxos de trabalho automatizados.

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IA generativa: encare o cenário atual é o terceiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. A IA generativa está mudando a forma como trabalhamos e interagimos com o mundo ao nosso redor. Mas, como líder, como aproveitar esse potencial para gerar resultados de negócios reais? Neste curso, você vai conhecer as diferentes camadas da criação de soluções de IA generativa, as ofertas do Google Cloud e os fatores a serem considerados ao selecionar uma solução.

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IA generativa: conceitos básicos é o segundo curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa. Neste curso, você conhece os conceitos básicos da IA generativa, analisa as diferenças entre IA, ML e IA generativa, e aprende como vários tipos de dados possibilitam que a IA generativa lide com desafios de negócios. Além disso, aprende sobre as estratégias do Google Cloud para lidar com as limitações dos modelos de fundação e os principais desafios para o desenvolvimento e a implantação seguros e responsáveis da IA.

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IA generativa: para além do chatbot é o primeiro curso do programa de aprendizado de liderança em IA generativa e não tem pré-requisitos. Este curso tem como objetivo ir além do conhecimento básico de chatbots para explorar o verdadeiro potencial da IA ​​generativa para sua organização. Você aprenderá conceitos como modelos de fundação e engenharia de comando, que são cruciais para aproveitar o poder da IA generativa. O curso também aborda considerações importantes ao desenvolver uma estratégia de IA generativa de sucesso para a organização.

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Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.

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Conclua o curso do selo de habilidade introdutório Introdução ao Dataplex para demonstrar habilidades em: criação de recursos do Dataplex, criação de tipos de aspectos e aplicação de aspectos às entradas no Dataplex.

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Ganhe um selo de habilidade ao concluir a Quest Criar um data lake seguro no Cloud Storage, em que você usa o Cloud Storage, o IAM e o Dataplex juntos para criar um data lake seguro no Google Cloud.

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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 Looker Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Neste curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.

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Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.

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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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Organizações de vários portes estão adotando a tecnologia e a flexibilidade da nuvem para transformar a forma como operam. No entanto, gerenciar e escalonar recursos na nuvem de maneira eficaz é uma tarefa complexa. O curso Escalonamento com as Operações do Google Cloud traz noções básicas de confiabilidade, resiliência e operações modernas na nuvem, explicando como o Google Cloud pode ajudar nesses esforços. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Conforme as organizações movem os próprios dados e aplicativos para a nuvem, novos problemas de segurança podem aparecer. No curso Confiança e segurança com o Google Cloud, explicamos os conceitos básicos de segurança na nuvem, o valor da abordagem multicamadas do Google Cloud para a proteção da infraestrutura e como o Google conquista e mantém a confiança dos clientes na nuvem. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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Muitas empresas tradicionais usam sistemas e aplicativos legados que não conseguem atender às expectativas dos clientes modernos. Com frequência, os líderes empresariais precisam escolher entre manter sistemas de TI antigos ou investir em novos produtos e serviços. O curso "Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud" aborda esses desafios e oferece soluções relacionadas à tecnologia de nuvem para cada um. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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A inteligência artificial (IA) e o machine learning (ML) representam importantes evoluções na tecnologia da informação que estão transformando uma ampla variedade de setores. O curso "Como inovar com a inteligência artificial do Google Cloud" mostra como as organizações podem usar a IA e o ML para transformar processos comerciais. Como parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, o objetivo deste curso é ajudar você a crescer profissionalmente e desenvolver o futuro do seu próprio negócio.

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As tecnologias de nuvem podem agregar muito valor a uma organização e, ao combinar esse poder com dados, o potencial de crescer e criar novas experiências para os clientes é ainda maior. O curso "Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud" mostra como os dados agregam valor às organizações e como o Google Cloud torna esses dados eficientes e acessíveis. Este curso, que faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, se destina às pessoas que querem crescer na profissão e construir o futuro da empresa.

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As pessoas estão muito animadas com a tecnologia de nuvem e a transformação digital, mas também ainda têm muitas dúvidas. Exemplo: O que é a tecnologia de nuvem? O que significa transformação digital? Como a tecnologia de nuvem pode ajudar sua organização? Por onde começar? Se você já se questionou sobre isso, veio ao lugar certo. Este curso fornece uma visão geral dos tipos de oportunidades e desafios que as empresas encaram em suas jornadas de transformação digital. Se quiser saber mais sobre tecnologia de nuvem para se destacar no trabalho e ajudar a construir o futuro da sua empresa, este curso introdutório sobre transformação digital é para você. Este curso faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud.

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Este curso ajuda a criar um plano de estudos para o exame de certificação Professional Cloud Architect (PCA). 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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Este é o primeiro dos cinco cursos do Certificado Google Cloud Data Analytics. Neste curso, vamos definir o campo da análise de dados em nuvem e descrever as funções e responsabilidades de um analista de dados em nuvem relacionadas à aquisição, visualização de dados, ao armazenamento e processamento. Você vai conhecer a arquitetura das ferramentas baseadas no Google Cloud, como BigQuery e Cloud Storage, e descobrir como são usadas para estruturar, apresentar e relatar dados de maneira eficaz.

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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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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud DevOps Engineer Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.

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The goals at the end of this course are to be able to articulate to customers when and why they should use Looker’s multistage development framework and to share high-level ways to promote LookML code and content across multiple Looker instances.

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Good news! There’s a new updated version of this learning path available for you!Open the new Professional Cloud Architect Certification Learning Path to begin, once you’ve selected the new path all your current progress will be reflected in the new version.

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Earn a skill badge by completing the Secure BigLake Data quest, where you use IAM, BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create and secure BigLake tables. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Earn a skill badge by completing the Tag and Discover BigLake Data quest, where you use BigQuery, BigLake, and Data Catalog within Dataplex to create, tag, and discover BigLake tables. 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 this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

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Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda administradores a provisionar a infraestrutura. Também vai aprender a usar os comandos do Gemini para explicar e atualizar a infraestrutura, além de implantar clusters do GKE. O laboratório prático permite que você entenda como o Gemini aprimora o fluxo de trabalho de implantação do GKE. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Criar modelos de ML com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar e avaliar modelos de machine learning usando o BigQuery ML para fazer previsões de dados. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam a habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.

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Neste curso, apresentamos os recursos de IA e machine learning (ML) no Google Cloud que criam projetos de IA generativa e preditiva. Vamos conhecer as tecnologias, os produtos e as ferramentas disponíveis em todo o ciclo de vida de dados à IA, o que inclui os fundamentos dessa tecnologia, o desenvolvimento e as soluções dela. O objetivo é ajudar cientistas de dados, desenvolvedores de IA e engenheiros de ML a aprimorar habilidades e o conhecimento com experiências de aprendizado envolventes e exercícios práticos.

Saiba mais

Neste curso para iniciantes, você vai aprender sobre o fluxo de trabalho de análise de dados no Google Cloud e sobre as ferramentas necessárias para explorar, analisar e visualizar dados. Também vamos falar sobre como compartilhar suas descobertas com partes interessadas. Com o auxílio de laboratórios práticos, aulas, testes, demonstrações e um estudo de caso, vamos aprender a transformar conjuntos de dados brutos em dados limpos para gerar visualizações e dashboards de alto impacto. Se você já trabalha com dados e quer ter sucesso no Google Cloud ou progredir na carreira, este curso vai ajudar você a começar. Qualquer pessoa que trabalha ou usa análise de dados de forma profissional pode se beneficiar com este curso.

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Welcome to Migrate Workflows, where we discuss how to migrate Spark and Hadoop tasks and workflows to Google Cloud.

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A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.

Saiba mais

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.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.

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O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas para gerar métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.

Saiba mais

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. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência nos produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber uma certificação digital que você pode compartilhar com seus contatos.

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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.

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This course shows learners the benefits of using Google Cloud to stream and broadcast content. The course provides a high-level overview of the infrastructure required for streaming and broadcasting.

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Welcome to Intro to Data Lakes, where we discuss how to create a scalable and secure data lake on Google Cloud that allows enterprises to ingest, store, process, and analyze any type or volume of full fidelity data.

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Este curso ensina a criar modelos de ML com o TensorFlow e o Keras, melhorar a acurácia deles e desenvolver modelos para uso em escala.

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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.

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Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa. Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.

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Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA responsável: o que é, qual é a importância dela e como ela é aplicada nos produtos do Google. Ele também contém os 7 princípios de IA do Google.

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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.

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Esta é a segunda de uma série de duas Quests sobre o faturamento e as noções básicas de gestão de custos no GCP. A Quest é mais indicada às equipes do setor financeiro e de TI que são responsáveis por otimizar a infraestrutura em nuvem de uma organização. Aqui você aprenderá várias maneiras de controlar e otimizar os custos do GCP, incluindo a definição de orçamentos e alertas, a gestão de limites de cota e os descontos por uso contínuo. Nos laboratórios práticos, você aprenderá a usar várias ferramentas para controlar e otimizar os custos do GCP ou para influenciar as equipes de tecnologia a adotar práticas recomendadas de otimização de custos.

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In this course, you will receive technical training for Enterprise Data Warehouses solutions using BigQuery based on the best practices developed internally by Google’s technical sales and services organizations. The course will also provide guidance and training on key technical challenges that can arise when migrating existing Enterprise Data Warehouses and ETL pipelines to Google Cloud. You will get hands-on experience with real migration tasks, such as data migration, schema optimization, and SQL Query conversion and optimization. The course will also cover key aspects of ETL pipeline migration to Dataproc as well as using Pub/Sub, Dataflow, and Cloud Data Fusion, giving you hands-on experience using all of these tools for Data Warehouse ETL pipelines.

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In this course, you explore the four components that make up the BigQuery Migration Service. They are Migration Assessment, SQL Translation, Data Transfer Service, and Data Validation. You will use each of these tools to perform a migration using to BigQuery.

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This workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of Migration from Teradata to BigQuery using the Data Transfer Service and the Teradata TPT Export Utility. Sample Data will be used during both methods. Learners will complete a challenge lab that focuses on the process of transferring both schema, data and SQL from a Teradata data warehouse to BigQuery.

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Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.

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Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.

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Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.

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O curso Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender como usar os modelos da família da API Vertex AI PaLM, incluindo text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Você também vai aprender sobre design de comandos, práticas recomendadas, e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos e muito mais. Saiba também como ajustar um modelo de fundação com um treinamento personalizado no Vertex AI e implantá-lo em um endpoint do Vertex AI.

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This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.

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In this course, you apply your knowledge of classification models and embeddings to build a ML pipeline that functions as a recommendation engine. This is the fifth and final course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series.

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O curso começa com a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.

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Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…

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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.

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Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).

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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.

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Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.

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This course provides comprehensive skills on VM migration, from the initial assessment through the final implementation through presentations, demonstrations, and whiteboard session.

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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 Dataproc e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e testam sua habilidade de aplicar esse conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado nas suas redes sociais e currículo.

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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.

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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.

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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.

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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.

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This course explores how to leverage Looker to create data experiences and gain insights with modern business intelligence (BI) and reporting.

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This course identifies best practices for migrating data warehouses to BigQuery and the key skills required to perform successful migration.

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Cloud Data Fusion.

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This course explores the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataproc.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Pub/Sub.

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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem. Este é o primeiro curso da série "Engenharia de dados no Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud".

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Actifio GO for Google Cloud is a SaaS offering which enables powerful enterprise class backup and recovery for Google Cloud resident and on-premises workloads. Actifio now supports backup, disaster recovery and rapid database cloning of Oracle on Bare Metal Solution on Google Cloud besides other enterprise workloads including SAP HANA, SQL Server, and others. This course provides a deep dive into at the preparation and deployment of the Actifio GO solution and its constituent components. Each module contains demos and explanations of each component. The Actifio GO training was originally designed for and only made available to Google Teams, however we’ve recognized how beneficial it would be for our Partners and are now offering our Partners exclusive access to the Actifio training and products, so they can benefit from the demos and best practices and bring them to their Google Cloud Customers.

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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um desses três paradigmas: extração e carregamento (EL), extração, carregamento e transformação (ELT) ou extração, transformação e carregamento (ETL). Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.

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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.

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This course enables partners to help customers extend their on-premises VMware environments to Google Cloud using Google Cloud VMware Engine. Partners will learn how to architect Google Cloud VMware Engine migration solutions that allow customers to move virtual machines to the cloud with minimal risk. The course also instructs partners on how to solve real-world VMware integration and migration problems.

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Welcome to Design in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on schema design.

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This course explores the Geographic Information Systems (GIS), GIS Visualization, and machine learning enhancements to BigQuery.

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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame de 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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This course discusses the key elements of Google's Data Warehouse solution portfolio and strategy.

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Certificate Authority Service is a highly-available, scalable Google Cloud service. This course covers how Certificate Authority Service enables IT and security teams to simplify and automate the deployment, management, and security of private certificate authorities (CA) while staying in control of their private keys.

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This course further explores SQL Server on Google Cloud.

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This course provides an overview of Network Monitoring and Troubleshooting on Google Cloud.

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Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.

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DORA (DevOps Research & Assessment) is a research program, an assessment tool, a report publisher, and more. Together, these products create a compelling customer story that defines the industry standard for successful DevOps and technology transformation, and provides personalized steps to accelerate the customer journey. DORA enables Googlers and Partners to bring DevOps research and practices to Google Cloud Customers. This course provides an introduction to DORA and a guide on how to successfully complete a DORA assessment for your customer. Engaging customers in DORA assessment provides invaluable insights into the customer’s organization, and helps you better support your customer. The DORA training was originally designed for and only made available to Google Teams, however we’ve recognized how beneficial it would be for our Partners and are now offering our Partners exclusive access to the DORA training and products, so they can benefit from DORA’s research and practices …

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Conquiste o selo de habilidade Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine para demonstrar que você é capaz de: escrever comandos gcloud, usar o Cloud Shell, criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine e configurar balanceadores de carga HTTP e de rede. Um selo de habilidade é um selo digital exclusivo emitido pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud, comprovando sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Complete esse curso e o laboratório com desafio da avaliação final para receber o selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

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This course provided technical training in Google Cloud Dataflow, the foundational pillar of Google Cloud's streaming analytics solution. This training is intended for Google Cloud technical experts that are looking to further their understanding of Dataflow to advance sales-related technical evaluations, customer implementations, technical support, and data processing applications. This course explores topics related to Dataflow, including: Apache Beam SDK Google Cloud Dataflow Runner Autoscaling Logic Sources / Sinks Schemas / Dataflow SQL Dynamic Work RebalancingMonitoring, Troubleshooting, and Optimization Testing and CI/CD

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This course continues to explore the implementation of data load and transformation pipelines for a BigQuery Data Warehouse using Dataflow.

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This course explores how to implement a streaming analytics solution using Dataflow and BigQuery.

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Quanto maior é o uso da inteligência artificial empresarial e do machine learning, mais importante é desenvolvê-los de maneira responsável. Para muitos, falar sobre a IA responsável pode ser mais fácil, mas colocá-la em prática é um desafio. Se você tem interesse em aprender a operacionalizar a IA responsável na sua organização, este curso é para você. Nele, você vai aprender como o Google Cloud faz isso hoje, além de analisar práticas recomendadas e lições aprendidas, a fim de criar uma base para elaborar sua própria abordagem de IA responsável.

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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. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Google Cloud e comprovam sua capacidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo que pode ser compartilhado com seus contatos.

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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!

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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.

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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.

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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.

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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.

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Esta Quest de nível básico é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Associate Cloud Engineer do Google Cloud . Abrangendo desde IAM e serviços de rede até a implantação do Kubernetes Engine, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre o GCP. Os laboratórios ajudarão a desenvolver suas habilidades, mas recomendamos que você também consulte o guia do exame e outros materiais preparatórios disponíveis.

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Nesta Quest de nível introdutório, você terá acesso a treinamentos práticos com os principais serviços e ferramentas do Google Cloud Platform. A Quest "GCP Essentials" é a primeira recomendação para quem está aprendendo a usar o Google Cloud. Com ela, quem tem pouco ou nenhum conhecimento sobre nuvem ganha experiência prática para aplicar no primeiro projeto do GCP. Esta Quest proporciona um contato inicial com os recursos fundamentais da plataforma, como o registro de comandos do Cloud Shell, a implementação da sua primeira máquina virtual, a execução de aplicativos no Kubernetes Engine e o balanceamento de carga. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais de cada laboratório.

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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.

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