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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Karol Woźniak

Participante desde 2020

Liga Prata

43949 pontos
Mitigating Security Vulnerabilities on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Sep 10, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Load Balancing - Português Brasileiro Earned Sep 9, 2025 EDT
Rede no Google Cloud: segurança de redes Earned Sep 8, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Português Brasileiro Earned Sep 8, 2025 EDT
Managing Security in Google Cloud - Português Brasileiro Earned Sep 7, 2025 EDT
Privileged Access with IAM Earned Sep 3, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Hybrid and Multicloud - Português Brasileiro Earned Aug 26, 2025 EDT
Networking in Google Cloud: Network Architecture - Português Brasileiro Earned Aug 25, 2025 EDT
Trabalhar com Notebooks na Vertex AI Earned May 11, 2025 EDT
Guia de estudo para Engenheiro profissional de aprendizado de máquina Earned Feb 21, 2025 EST
Introdução à IA e ao machine learning no Google Cloud Earned Feb 21, 2025 EST
Operações de Machine Learning (MLOps) para IA Generativa Earned Feb 5, 2025 EST
Gemini para arquitetos de nuvem Earned Feb 5, 2025 EST
Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos Earned Jun 8, 2024 EDT
Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations - Português Brasileiro Earned Jun 2, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Dec 22, 2023 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Dec 20, 2023 EST
Como modernizar data lakes e data warehouses com o Google Cloud Earned Dec 19, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Dec 18, 2023 EST
Understanding LookML in Looker Earned Dec 9, 2023 EST
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer Earned Nov 28, 2023 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Nov 25, 2023 EST
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Nov 23, 2023 EST
Introdução à IA responsável Earned Nov 19, 2023 EST
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Nov 19, 2023 EST
Introdução à IA generativa Earned Sep 12, 2023 EDT
Google Cloud Solutions I: Scaling Your Infrastructure Earned Aug 5, 2023 EDT
Data Catalog Fundamentals Earned Aug 1, 2023 EDT
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Português Brasileiro Earned Aug 1, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Architecture Earned Jun 27, 2023 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Nov 14, 2022 EST
Como desenvolver uma cultura de SRE do Google Earned Nov 13, 2022 EST
Security Best Practices in Google Cloud - Português Brasileiro Earned Aug 17, 2022 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Mar 29, 2022 EDT
Kubernetes no Google Cloud Earned Jan 2, 2022 EST

Neste curso de treinamento autoguiado, os participantes aprendem como mitigar ataques em diversos pontos em uma infraestrutura baseada no Google Cloud, incluindo ataques distribuídos de negação de serviço, ataques de phishing e ameaças que envolvem uso e classificador de conteúdo. Também ensinamos sobre o Security Command Center, o Cloud Logging e a geração de registros de auditoria, além de como usar o Forseti para acessar a conformidade geral das políticas de segurança da sua organização.

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Este curso de treinamento expande os conceitos apresentados no curso da série Rede no Google Cloud: Noções básicas. Em apresentações, laboratórios e demonstrações, os participantes vão conhecer e implementar o Cloud Load Balancing.

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Este é o quarto curso da série Rede no Google Cloud. Nele, você vai conhecer os serviços disponíveis para proteger sua infraestrutura de rede do Google Cloud. O primeiro módulo, Proteção contra ataques distribuídos de negação de serviço (DDoS), ensina a fortalecer sua rede contra ataques desse tipo e garantir a disponibilidade dos seus serviços sem interrupções. No segundo módulo, Como controlar o acesso a redes VPC, você vai conhecer o controle de acesso, em que você define permissões para quem pode acessar seus recursos e como. Por fim, no terceiro módulo, Análise e monitoramento de segurança avançados, vamos falar sobre como detectar e responder a possíveis ameaças de maneira proativa, mantendo seu ambiente do Google Cloud seguro e resiliente. Ao final do curso, você terá um amplo conhecimento sobre segurança de rede no Google Cloud.

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Networking in Google Cloud é uma série de 6 cursos. Este é o primeiro curso deles, Networking in Google Cloud: Fundamentals.  Este curso apresenta uma visão geral completa dos conceitos fundamentais de rede, incluindo princípios básicos, nuvens privadas virtuais (VPCs) e compartilhamento de redes VPC. Ele também aborda técnicas de geração de registros e monitoramento de rede. 

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Este curso de treinamento autoguiado oferece aos participantes um amplo estudo sobre controles e técnicas de segurança no Google Cloud. Com palestras gravadas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo o Cloud Identity, o Resource Manager, o Cloud IAM, os firewalls de nuvem privada virtual, o Cloud Load Balancing, peering do Cloud, o Cloud Interconnect e o VPC Service Controls. Este é o primeiro curso da série Security in Google Cloud. Quando completar este curso, inscreva-se no Security Best Practices in Google Cloud.

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Complete the intermediate Privileged Access with IAM skill badge to demonstrate skills in the following: custom roles using Identity and Access Management (IAM), the principle of least privilege, Just-in-Time (JIT) temporary elevated access, and security for web applications using Identity-Aware Proxy (IAP).

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Este é o curso Nuvem híbrida e várias nuvens, o sexto da série Rede no Google Cloud. No primeiro módulo, você vai conhecer várias opções de conectividade do Cloud, com uma análise aprofundada sobre o Cloud Interconnect, analisando os diferentes tipos e funcionalidades desse recurso. No segundo módulo, vamos apresentar o Cloud VPN, abordando temas como implementação do produto, topologias de VPN de alta disponibilidade e o uso do Network Connectivity Center (NCC, na sigla em inglês) para otimizar o gerenciamento. Ao final deste curso, você será capaz de explicar as diferentes opções de conectividade disponíveis para estender suas redes locais e outras redes na nuvem ao Google Cloud, além de analisar a adequação de diferentes serviços de conectividade híbrida e de várias nuvens do Google Cloud para casos de uso específicos. Vamos começar.

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Este é o Network Architecture, o terceiro curso da série Networking in Google Cloud! Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos para projetar arquiteturas de rede eficientes e escalonáveis no Google Cloud. No primeiro módulo, Introdução à arquitetura de rede, vamos apresentar os componentes e conceitos principais da arquitetura de rede, como sub-redes, rotas, firewalls e balanceamento de carga. Depois, no módulo Topologias de rede, vamos nos aprofundar nas topologias de rede usadas com frequência no Google Cloud, além de abordar as vantagens e desvantagens delas.

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Este curso é uma introdução aos Notebooks da Vertex AI, que são ambientes baseados em notebooks do Jupyter. Eles fornecem uma plataforma unificada para todo o fluxo de trabalho de machine learning, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Tópicos do curso: (1) Diferentes tipos de Notebooks da Vertex AI e os recursos deles e (2) Como criar e gerenciar Notebooks da Vertex AI.

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Este curso ajuda a criar um plano de estudo para o exame de certificação Professional Machine Learning Engineer (PMLE). 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 estudo individuais.

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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.

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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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Welcome to Hybrid Cloud Infrastructure Foundations with Anthos! This is the first course of the Architecting Hybrid Cloud Infrastructure with Anthos path. Anthos enables you to build and manage modern applications, and gives you the freedom to choose where to run them. Anthos gives you one consistent experience in both your on-premises and cloud environments. During this course, you will be presented with modules that will take you through skills that you will use as an architect or administrator running Anthos environments. The modules in this course include videos, hands-on labs, and links to helpful documentation.

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Neste curso, "Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations", vamos relembrar o layout e os princípios do Google Cloud. Depois disso, mostraremos os fundamentos de como criar e gerenciar contêineres de software, e você vai conhecer a arquitetura do Kubernetes. Este é o primeiro curso da série "Architecting with Google Kubernetes Engine". Depois de concluir todas as tarefas, comece o curso "Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads".

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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.

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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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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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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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In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.

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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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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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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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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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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In this course you will learn how you to harness serious Google Cloud power and infrastructure. The hands-on labs will give you use cases and you will be tasked with implementing scaling practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From developing enterprise grade load balancing and autoscaling, to building continuous delivery pipelines, Google Cloud Solutions I: Scaling your Infrastructure will teach you best practices for taking your Google Cloud projects to the next level.

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Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e escalonável. Com ele, as organizações descobrem, compreendem e gerenciam rapidamente todos os dados. Nesta Quest, vamos começar com algo simples - você aprenderá como pesquisar e adicionar tags a recursos de dados e metadados usando o Data Catalog. Depois que você aprender a desenvolver seus próprios modelos de tags correlacionados a dados da tabela do BigQuery, mostraremos como criar conectores do MySQL, PostgreSQL e SQLServer para o Data Catalog.

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Este é o Routing and Addressing, o segundo curso da série Networking in Google Cloud. Aqui, vamos abordar os conceitos centrais de roteamento e endereçamento relevantes para os recursos de rede de computadores do Google Cloud. O primeiro módulo fala sobre roteamento e endereçamento de rede no Google Cloud, abordando os elementos fundamentais, como o roteamento do tráfego IPv4, o processo de trazer seus próprios endereços IP e a configuração do Cloud DNS. Já no segundo módulo, vamos conhecer opções de conexão particular, casos de uso e métodos para acessar o Google e outros serviços de forma privada com endereços IP internos. Ao final do curso, você terá conhecimento suficiente para rotear e endereçar seu tráfego de rede no Google Cloud com eficiência.

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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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Noções básicas do Google Cloud: Core Infrastructure" é uma apresentação da terminologia e de conceitos importantes para trabalhar com o Google Cloud. Usando vídeos e laboratórios práticos, o curso apresenta e compara vários serviços de armazenamento e computação do Google Cloud, além de ferramentas importantes para o gerenciamento de políticas e recursos.

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Em muitas organizações de TI, os objetivos não estão alinhados entre desenvolvedores, que buscam por agilidade, e operadores, que focam na estabilidade. A engenharia de confiabilidade do site (SRE) é o método usado pelo Google para alinhar incentivos entre o desenvolvimento e as operações, além de prestar suporte essencial à produção. A adoção das práticas culturais e técnicas de SRE pode ajudar a melhorar a colaboração entre os departamentos comercial e de TI. Neste curso, apresentamos as principais práticas de SRE do Google e o papel importante que os líderes de TI e de negócios desempenham em uma adoção organizacional de SRE bem-sucedida.

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Este curso de treinamento autoguiado oferece aos participantes um amplo estudo sobre controles e técnicas de segurança no Google Cloud. Com palestras gravadas, demonstrações e laboratórios práticos, participantes podem conhecer e implantar os componentes de uma solução segura do Google Cloud, incluindo tecnologias de controle de acesso do Cloud Storage, chaves de segurança, Chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, controles de acesso a APIs, definição de escopo, VM protegidas, criptografia e URLs assinados. O curso também aborda como proteger os ambientes do Kubernetes.

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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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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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