Inscreva-se Fazer login

Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Paul M Summitt

Participante desde 2021

Liga Diamante

27560 pontos
API Development on Google Cloud's Apigee API Platform Earned Dec 12, 2023 EST
API Security on Google Cloud's Apigee API Platform Earned Dec 8, 2023 EST
API Design and Fundamentals of Google Cloud's Apigee API Platform Earned Dec 2, 2023 EST
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Nov 12, 2023 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud Earned Nov 10, 2023 EST
Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine Earned Oct 22, 2023 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer Earned Sep 19, 2023 EDT
Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud Earned Sep 7, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals for Azure Professionals: Core Infrastructure Earned Aug 31, 2023 EDT
Como criar sistemas de análise de streaming resilientes no Google Cloud Earned Aug 25, 2023 EDT
Hybrid Cloud Modernizing Applications with Anthos Earned Aug 5, 2023 EDT
Securing and Integrating Components of Your Application - Português Brasileiro Earned Jul 30, 2023 EDT
Recommendation Systems on Google Cloud Earned Jul 28, 2023 EDT
Como criar, treinar e implantar modelos de ML com o Keras no Google Cloud Earned Jul 26, 2023 EDT
Engenharia de atributos Earned Jul 25, 2023 EDT
Application Development with Cloud Run Earned Jul 25, 2023 EDT
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar Earned Jul 15, 2023 EDT
Introdução ao Google Kubernetes Engine Earned Jul 13, 2023 EDT
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud Earned Jul 11, 2023 EDT
Preparação para a jornada de certificação do Associate Cloud Engineer Earned Jul 9, 2023 EDT
Introdução ao Terraform para Google Cloud Earned Jul 8, 2023 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos Earned Jul 2, 2023 EDT
Como criar modelos de legenda para imagens Earned Jul 1, 2023 EDT
Modelos de transformador e modelo de BERT Earned Jun 30, 2023 EDT
Mecanismo de atenção Earned Jun 30, 2023 EDT
Arquitetura de codificador-decodificador Earned Jun 30, 2023 EDT
Introdução à geração de imagens Earned Jun 30, 2023 EDT
Introdução à IA responsável Earned Jun 30, 2023 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jun 30, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Jun 23, 2023 EDT
Introdução ao Vertex AI Studio Earned Jun 21, 2023 EDT
Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI Earned Jun 21, 2023 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jun 20, 2023 EDT
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud Earned Jun 19, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Security Engineer Journey Earned Jun 18, 2023 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução Earned Jun 18, 2023 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal Earned Jun 18, 2023 EDT
Criação de sistemas de machine learning de produção Earned Jun 18, 2023 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud Earned Jun 17, 2023 EDT
Machine learning nas empresas Earned Jun 17, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jun 16, 2023 EDT
Launching into Machine Learning - Português Brasileiro Earned Jun 6, 2023 EDT
Como modernizar data lakes e data warehouses com o Google Cloud Earned Jun 2, 2023 EDT
Geração de registros e monitoramento no Google Cloud Earned May 25, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Cloud Architect Journey - Português Brasileiro Earned May 15, 2023 EDT
How Google Does Machine Learning - Português Brasileiro Earned May 6, 2023 EDT
Scientific Data Processing Earned Mar 29, 2023 EDT
Criar um data warehouse com o BigQuery Earned Mar 26, 2023 EDT
Noções básicas: dados, ML, IA Earned Feb 27, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro Earned Feb 26, 2023 EST
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications Earned May 1, 2022 EDT
Deprecated Kubernetes Solutions Earned Apr 11, 2022 EDT
DEPRECATED Websites and Web Applications Earned Apr 11, 2022 EDT
Cloud SQL Earned Apr 4, 2022 EDT
Dart Essentials Earned Mar 12, 2022 EST
Flutter Essentials Earned Mar 12, 2022 EST
BigQuery for Data Warehousing Earned Mar 11, 2022 EST
App Deployment, Debugging, and Performance - Português Brasileiro Earned Mar 9, 2022 EST
Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run Earned Mar 3, 2022 EST
Build Apps & Websites with Firebase Earned Feb 28, 2022 EST
Google Cloud Run Serverless Workshop Earned Feb 24, 2022 EST
Cloud Development Earned Feb 15, 2022 EST
DEPRECATED Application Development - Java Earned Feb 15, 2022 EST
Getting Started with Application Development - Português Brasileiro Earned Feb 13, 2022 EST
Baseline: Deploy & Develop Earned Feb 11, 2022 EST
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - Português Brasileiro Earned Feb 4, 2022 EST
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned Jan 19, 2022 EST
Networking in Google Cloud: Routing and Addressing - Português Brasileiro Earned Jan 11, 2022 EST
Networking in Google Cloud: Fundamentals - Português Brasileiro Earned Jan 4, 2022 EST
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação Earned Dec 15, 2021 EST
Exploring APIs Earned Dec 14, 2021 EST
Kubernetes no Google Cloud Earned Dec 10, 2021 EST
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais Earned Nov 29, 2021 EST
Escalonamento com as Operações do Google Cloud Earned Nov 20, 2021 EST
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos Earned Nov 20, 2021 EST
Como desenvolver sua rede do Google Cloud Earned Nov 19, 2021 EST
Modernização de infraestrutura e aplicativos com o Google Cloud Earned Nov 15, 2021 EST
Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud Earned Nov 14, 2021 EST
Transformação digital com o Google Cloud Earned Nov 6, 2021 EDT
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud Earned Nov 2, 2021 EDT
Google Cloud Essentials Earned Oct 28, 2021 EDT
Valor de referência: infraestrutura Earned Oct 24, 2021 EDT
Implementar o balanceamento de carga no Compute Engine Earned Oct 20, 2021 EDT

In this course, you learn how to create APIs that utilize multiple services and how you can use custom code on Apigee. You will also learn about fault handling, and how to share logic between proxies. You learn about traffic management and caching. You also create a developer portal, and publish your API to the portal. You learn about logging and analytics, as well as CI/CD and the different deployment models supported by Apigee. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform.This is the third and final course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform course series.

Saiba mais

In this course, you learn how to secure your APIs. You explore the security concerns you will encounter for your APIs. You learn about OAuth, the primary authorization method for REST APIs. You will learn about JSON Web Tokens (JWTs) and federated security. You also learn about securing against malicious requests, safely sending requests across a public network, and how to secure your data for users of Apigee. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the second course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Development on Google Cloud's Apigee API Platform course.

Saiba mais

In this course, you learn how to design APIs, and how to use OpenAPI specifications to document them. You learn about the API life cycle, and how the Apigee API platform helps you manage all aspects of the life cycle. You learn about how APIs can be designed using API proxies, and how APIs are packaged as API products to be used by app developers. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to design, build, secure, deploy, and manage API solutions using Google Cloud's Apigee API Platform. This is the first course of the Developing APIs with Google Cloud's Apigee API Platform series. After completing this course, enroll in the API Security on Google Cloud's Apigee API Platform course.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

Conclua o selo de habilidade intermediário Como otimizar custos do Google Kubernetes Engine para mostrar que você sabe criar e gerenciar clusters multilocatários, monitorar o uso de recursos por namespace, configurar o escalonamento automático de clusters e pods para maior eficiência, definir o balanceamento de carga para distribuição ideal de recursos e implementar sondagens de atividade e prontidão para garantir a integridade e um bom custo-benefício do aplicativo. 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 para receber um selo de habilidade que pode ser compartilhado com seus contatos.

Saiba mais

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.

Saiba mais

Redes são a base fundamental da computação em nuvem. Elas sustentam a estrutura do Google Cloud e conectam todos os recursos e serviços entre si. Este curso aborda os serviços de rede essenciais do Google Cloud e oferece exercícios práticos com ferramentas especializadas para desenvolver redes robustas. Você vai conhecer os detalhes das VPCs e aprenderá a criar balanceadores de carga de nível empresarial. Ao fazer o curso Como automatizar a implantação e gerenciar o tráfego em uma rede do Google Cloud, você terá a experiência prática necessária para começar a criar redes robustas imediatamente.

Saiba mais

Google Cloud Fundamentals for Azure Professionals introduces important concepts and terminology for working with Google Cloud. Through videos and hands-on labs, this course presents and compares many of Google Cloud's computing and storage services, along with important resource and policy management tools.

Saiba mais

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

Course four of the Anthos series prepares students to consider multiple approaches for modernizing applications and services within Anthos environments. Topics include optimizing workloads on serverless platforms and migrating workloads to Anthos. This course is a continuation of course three, Anthos on Bare Metal, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

Saiba mais

Course Description:

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

O curso apresenta os benefícios de usar a Vertex AI Feature Store e ensina a melhorar a acurácia dos modelos de ML e a identificar as colunas de dados que apresentam os atributos mais úteis. Ele também oferece conteúdo teórico e laboratórios sobre engenharia de atributos com BigQuery ML, Keras e TensorFlow.

Saiba mais

This course introduces you to fundamentals, practices, capabilities and tools applicable to modern cloud-native application development using Google Cloud Run. Through a combination of lectures, hands-on labs, and supplemental materials, you will learn how to on Google Cloud using Cloud Run.design, implement, deploy, secure, manage, and scale applications

Saiba mais

Este curso prepara estudantes para criar soluções altamente confiáveis e eficientes no Google Cloud usando padrões de design comprovados. Ele é uma continuação do curso "Como criar arquiteturas com o Google Compute Engine" ou "Como criar arquiteturas com o Google Kubernetes Engine" e exige experiência prática com as tecnologias abordadas nesses dois cursos. Com uma combinação de apresentações, atividades de design e laboratórios práticos, os participantes aprendem a definir e equilibrar requisitos técnicos e comerciais para projetar implantações do Google Cloud que sejam seguras, econômicas e altamente confiáveis e disponíveis.

Saiba mais

Bem-vindo ao curso "Introdução ao Google Kubernetes Engine". Se você têm interesse no Kubernetes, uma camada de software que fica entre seus aplicativos e a infraestrutura de hardware, aqui é o lugar certo. O Google Kubernetes Engine transforma o Kubernetes em um serviço gerenciado no Google Cloud. O objetivo deste curso é apresentar os conceitos básicos do Google Kubernetes Engine, ou GKE, como é comumente conhecido, e aprender a conteinerizar e executar aplicativos no Google Cloud. O curso começa com uma introdução básica ao Google Cloud e é seguido pelos conceitos gerais dos contêineres e do Kubernetes, da arquitetura do Kubernetes e das operações do Kubernetes.

Saiba mais

Conclua o selo de habilidade intermediário Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud para mostrar que você sabe: usar os princípios de infraestrutura como código (IaC, na sigla em inglês) no Terraform, provisionar e gerenciar recursos do Google Cloud usando configurações do Terraform, gerenciamento de estado eficaz (local e remoto) e modularização do código do Terraform para reutilização e organização.

Saiba mais

Este curso ajuda você a se preparar para o exame Associate Cloud Engineer. Você vai aprender sobre os domínios do Google Cloud abordados no exame e como criar um plano de estudos para melhorar seu conhecimento sobre o assunto.

Saiba mais

Confira neste curso uma introdução ao uso do Terraform para Google Cloud. Nele, você aprende como o Terraform pode ser usado para implementar infraestrutura como código e aplicar alguns dos principais recursos e funcionalidades para criar e gerenciar a infraestrutura do Google Cloud. Também incluímos experiências práticas de criação e gerenciamento de recursos do Google Cloud usando o Terraform.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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).

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

This course helps learners prepare for the Professional Cloud Security Engineer (PCSE) Certification exam. Learners will be exposed to and engage with exam topics through a series of lectures, diagnostic questions, and knowledge checks. After completing this course, learners will have a personalized workbook that will guide them through the rest of their certification readiness journey.

Saiba mais

Neste curso, os participantes vão conhecer as ferramentas de MLOps e as práticas recomendadas para a implantação, a avaliação, o monitoramento e a operação de sistemas de ML de produção no Google Cloud. MLOps é uma disciplina com foco na implantação, no teste, no monitoramento e na automação de sistemas de ML em produção. Profissionais de engenharia de machine learning usam ferramentas para fazer melhorias contínuas e avaliações de modelos implantados. São profissionais que trabalham com ciências de dados e desenvolvem modelos para garantir a velocidade e o rigor na implantação de modelos com melhor desempenho.

Saiba mais

"Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal" 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.

Saiba mais

Neste curso, vamos conhecer os componentes e as práticas recomendadas para criar sistemas de ML com alto desempenho em ambientes de produção. Vamos abordar algumas considerações comuns relacionadas à criação desses sistemas, como treinamento estático e dinâmico, inferência estática e dinâmica, TensorFlow distribuído e TPUs. O objetivo deste curso é conhecer as características de um sistema de ML eficiente, que vão muito além da capacidade de fazer boas previsões.

Saiba mais

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.

Saiba mais

Este curso tem uma abordagem realista para o fluxo de trabalho de ML usando um estudo de caso em que uma equipe tem vários casos de uso e exigências comerciais em ML. Essa equipe precisa conhecer as ferramentas necessárias para a governança e o gerenciamento de dados e decidir a melhor abordagem para o processamento deles. A equipe terá três opções para criar modelos de ML em dois casos de uso. Neste curso, explicamos quando usar o AutoML, o BigQuery ML ou o treinamento personalizado para alcançar os objetivos.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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".

Saiba mais

Este curso ensina aos participantes técnicas de monitoramento e melhoria de infraestrutura e desempenho de aplicativos no Google Cloud. Com uma combinação de apresentações, demonstrações, laboratórios práticos e estudos de caso do mundo real, os participantes ganham experiência com monitoramento de pilha completa, gerenciamento e análise de registro em tempo real, depuração de código em produção, rastreamento de gargalos de desempenho de aplicativos, caracterização de perfil de CPU e uso de memória.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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…

Saiba mais

Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o Big Query, o Dataproc e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.

Saiba mais

Containerized applications have changed the game and are here to stay. With Kubernetes, you can orchestrate containers with ease, and integration with the Google Cloud Platform is seamless. In this advanced-level quest, you will be exposed to a wide range of Kubernetes use cases and will get hands-on practice architecting solutions over the course of 8 labs. From building Slackbots with NodeJS, to deploying game servers on clusters, to running the Cloud Vision API, Kubernetes Solutions will show you first-hand how agile and powerful this container orchestration system is.

Saiba mais

When it comes to hosting websites and web applications, you want a framework that’s robust, fast, and secure. By choosing the Google Cloud Platform, you will have all of those needs covered. In this fundamental-level quest, you will get hands-on practice with GCPs key infrastructure and computing services for the web. From deploying your first web app, to integrating Cloud SQL with Ruby on Rails, to mapping the NYC subway system on App Engine, you will learn all the skills needed to harness GCPs web hosting power.

Saiba mais

Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.

Saiba mais

Dart is a client-optimized language for developing fast apps on any platform. Dart also forms the foundation of Flutter by providing the language and runtimes that power Flutter apps. In this quest you will learn the basics of Dart in a prepared development environment. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!

Saiba mais

Flutter is Google's UI toolkit for building beautiful, natively compiled applications for mobile, web, and desktop from a single codebase. In this quest you will learn how to create a Flutter app using generated template code. Be sure to tag #flutterfestival in your social posts!

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.

Saiba mais

Course Description:

Saiba mais

Conclua o curso intermediário Como desenvolver aplicativos sem servidor no Cloud Run para demonstrar suas habilidades de integração do Cloud Run com o Cloud Storage para gerenciamento de dados, arquitetura de sistemas assíncronos e resilientes usando o Cloud Run e o Pub/Sub, construção de gateways da API REST com a tecnologia do Cloud Run e a criação e implantação de serviços no Cloud Run.

Saiba mais

Firebase is a backend-as-service (Bass) platform for creating mobile and web applications. In this quest you will learn to build serverless web apps, import data into a serverless database, and build a Google Assistant application with Firebase and its Google Cloud integrations. 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 Cloud digital badge.

Saiba mais

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…

Saiba mais

The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.

Saiba mais

In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Java. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Java applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Java applications straight away.

Saiba mais

Neste curso, os desenvolvedores de apps aprendem a criar e desenvolver aplicativos nativos da nuvem que se integram totalmente aos serviços gerenciados do Google Cloud. Com as apresentações, as demonstrações e os laboratórios práticos, os participantes vão aprender a aplicar as práticas recomendadas para o desenvolvimento de apps e usar os serviços do Google Cloud Storage específicos para objetos, dados relacionais, armazenamento em cache e análises de dados. É necessário concluir pelo menos uma versão de cada laboratório. Todos os laboratórios estão disponíveis em Node.js. A maioria deles também tem versões em Python ou Java. Use a linguagem que você preferir. Este é o primeiro curso da série "Developing Applications with Google Cloud". Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Securing and Integrating Components of your Application".

Saiba mais

In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.

Saiba mais

Neste curso, conhecemos os desafios mais comuns enfrentados pelos analistas de dados e como resolvê-los com as ferramentas de big data no Google Cloud. Ao longo do caminho, você vai aprender um pouco de SQL e se familiarizar com o uso do BigQuery e do Dataprep para analisar e transformar seus conjuntos de dados. Este é o primeiro curso da série From Data to Insights with Google Cloud. Depois de concluir este curso, inscreva-se no curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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. 

Saiba mais

Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução. Isso inclui interconexão segura entre redes, balanceamento de carga, escalonamento automático, automação de infraestrutura e serviços gerenciados.

Saiba mais

As interfaces de programação de aplicativos do Google Cloud são mecanismos para interagir com os serviços do Google Cloud de forma programática. Esta Quest oferece experiência prática com diversas APIs do GCP, que você conhecerá quando usar o APIs Explorer do Google, uma ferramenta para procurar APIs e executar os métodos delas interativamente. Aprenda a transferir dados entre intervalos do Cloud Storage, implantar instâncias do Compute Engine, configurar clusters do Dataproc e muito mais com a Quest "Exploring APIs". Você verá a eficiência das APIs e entenderá por que elas são usadas praticamente apenas por quem já é bastante experiente no GCP. Inscreva-se nesta Quest hoje mesmo!

Saiba mais

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.

Saiba mais

Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm a chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, sistemas e serviços de aplicativos. O curso também aborda a implantação de soluções práticas, como chaves de criptografia fornecidas pelo cliente, gerenciamento de segurança e acesso, cotas e faturamento, além do monitoramento de recursos.

Saiba mais

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.

Saiba mais

Neste curso intensivo sob demanda, os participantes vão conhecer os serviços abrangentes e flexíveis de infraestrutura e plataforma fornecidos pelo Google Cloud, com foco no Compute Engine. Com o auxílio de videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes têm chance de conhecer e implantar elementos da solução, incluindo componentes de infraestrutura, como redes, máquinas virtuais e serviços de aplicativos. Você vai aprender a usar o Google Cloud no Console e no Cloud Shell. Além disso, vamos detalhar o papel de um arquiteto de nuvem, abordagens de design de infraestruturas, configuração de redes virtuais com a nuvem privada virtual (VPC), projetos, redes, sub-redes, endereços IP, rotas e regras de firewall.

Saiba mais

Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como desenvolver sua rede do Google Cloud, que ensina várias maneiras de implantar e monitorar aplicativos, incluindo como analisar os papéis do IAM e adicionar/remover acesso a projetos, criar redes VPC, implantar e monitorar VMs do Compute Engine; gravar consultas SQL, implantar e monitorar VMs no Compute Engine e implantar aplicativos usando Kubernetes com múltiplas abordagens de implantação.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais

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.

Saiba mais