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.
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.
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.
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…
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.
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.
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.
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.
"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.
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.