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Applica le tue competenze nella console Google Cloud

Matt Regojos

Membro dal giorno 2021

Campionato Oro

58405 punti
Google Workspace Core Services Earned mag 1, 2025 EDT
Google Workspace User and Resource Management Earned mag 1, 2025 EDT
Introduction to Security in the World of AI Earned apr 16, 2025 EDT
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI Earned apr 16, 2025 EDT
Gen AI: Unlock Foundational Concepts Earned apr 12, 2025 EDT
Gen AI: Beyond the Chatbot Earned apr 12, 2025 EDT
Developing Applications with Cloud Run on Google Cloud: Fundamentals Earned mar 27, 2025 EDT
Set Up a Google Cloud Network Earned mar 27, 2025 EDT
Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage Earned mar 27, 2025 EDT
Monitor and Log with Google Cloud Observability Earned feb 15, 2025 EST
Using DevSecOps in your Google Cloud Environment Earned feb 14, 2025 EST
Implementa il bilanciamento del carico su Compute Engine Earned gen 27, 2025 EST
Observability in Google Cloud Earned gen 26, 2025 EST
Professional Machine Learning Engineer Study Guide Earned ott 24, 2024 EDT
Put It All Together: Prepare for a Cloud Security Analyst Job Earned ago 5, 2024 EDT
Detect, Respond, and Recover from Cloud Cybersecurity Attacks Earned ago 1, 2024 EDT
Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats Earned lug 29, 2024 EDT
Strategies for Cloud Security Risk Management Earned lug 28, 2024 EDT
Introduction to Security Principles in Cloud Computing Earned lug 27, 2024 EDT
Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence Earned feb 21, 2024 EST
Trust and Security with Google Cloud Earned feb 21, 2024 EST
Scaling with Google Cloud Operations Earned feb 21, 2024 EST
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud Earned feb 21, 2024 EST
Exploring Data Transformation with Google Cloud Earned feb 21, 2024 EST
Digital Transformation with Google Cloud Earned feb 3, 2024 EST
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned dic 7, 2023 EST
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features Earned ott 9, 2023 EDT
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned ott 5, 2023 EDT
Generative AI Fundamentals - Italiano Earned ago 16, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano Earned ago 16, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano Earned ago 16, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Italiano Earned ago 16, 2023 EDT
Preparing for the Professional Cloud Architect Exam - Italiano Earned lug 5, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey Earned giu 19, 2023 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned giu 3, 2023 EDT
Introduzione a Google Kubernetes Engine Earned giu 1, 2023 EDT
Implement DevOps Workflows in Google Cloud Earned mag 31, 2023 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned mag 24, 2023 EDT
Kubernetes in Google Cloud Earned feb 4, 2022 EST
DEPRECATED Cloud Architecture Earned feb 1, 2022 EST
Conoscenze di base: infrastruttura Earned gen 29, 2022 EST
Infrastruttura Google Cloud affidabile: progetto e processo Earned gen 20, 2022 EST
Progettazione cloud Earned gen 18, 2022 EST
Infrastruttura Google Cloud elastica: scalabilità e automazione Earned gen 18, 2022 EST
Infrastruttura Google Cloud di base: servizi principali Earned gen 17, 2022 EST
Infrastruttura Google Cloud di base: fondamenti Earned gen 16, 2022 EST
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano Earned gen 14, 2022 EST
Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud Earned gen 13, 2022 EST
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned nov 26, 2021 EST
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned nov 24, 2021 EST
Machine Learning APIs Earned nov 23, 2021 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned nov 22, 2021 EST
Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started Earned nov 15, 2021 EST
Data Science on Google Cloud Earned nov 10, 2021 EST
Scientific Data Processing Earned nov 9, 2021 EST
Production Machine Learning Systems Earned nov 9, 2021 EST
Machine learning in azienda Earned nov 8, 2021 EST
Feature engineering Earned nov 5, 2021 EDT
Launching into Machine Learning - Italiano Earned nov 2, 2021 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned nov 1, 2021 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Italiano Earned nov 1, 2021 EDT
Creazione di sistemi di analisi dei flussi di dati resilienti su Google Cloud Earned nov 1, 2021 EDT
How Google Does Machine Learning Earned ott 29, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering Earned ott 29, 2021 EDT
Baseline: dati, ML, AI Earned ott 28, 2021 EDT
Google Cloud Essentials Earned ott 27, 2021 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano Earned ott 26, 2021 EDT

This course was designed to give learners a comprehensive understanding of Google Workspace core services. Learners will explore enabling, disabling, and configuring settings for these services, including Gmail, Calendar, Drive, Meet, Chat, and Docs. Next, they'll learn how to deploy and manage Gemini to empower their users. Finally, learners will examine use cases for AppSheet and Apps Script to automate tasks and extend the functionality of Google Workspace applications.

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This course was designed to provide an understanding of user and resource management in Google Workspace. Learners will explore the configuration of organizational units to align with their organization's needs. Additionally, learners will discover how to manage various types of Google Groups. They will also develop expertise in managing domain settings within Google Workspace. Finally, learners will master the optimization and structuring of resources within their Google Workspace environment.

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Artificial Intelligence (AI) offers transformative possibilities, but it also introduces new security challenges. This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations. Learn a framework for proactively identifying and mitigating AI-specific risks, protecting sensitive data, ensuring compliance, and building a resilient AI infrastructure. Pick use cases from four different industries to explore how these strategies apply in real-world scenarios.

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This course is dedicated to equipping you with the knowledge and tools needed to uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and exploring how Vertex AI empowers AI teams to streamline MLOps processes and achieve success in Generative AI projects.

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

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

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

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

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Earn a skill badge by completing the Cloud Architecture: Design, Implement, and Manage to demonstrate skills in the following: deploy a publicly accessible website using Apache web servers, configure a Compute Engine VM using startup scripts, configure secure RDP using a Windows Bastion host and firewall rules, build and deploy a Docker image to a Kubernetes cluster and then update it, and create a CloudSQL instance and import a MySQL database. This skill badge is a great resource for understanding topics that will appear in the Google Cloud Certified Professional Cloud Architect certification exam.

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Complete the introductory Monitor and Log with Google Cloud Observability skill badge course to demonstrate skills in the following: monitoring virtual machines in Compute Engine, utilizing Cloud Monitoring for multi-project oversight, extending monitoring and logging capabilities to Cloud Functions, creating and sending custom application metrics, and configuring Cloud Monitoring alerts based on custom metrics.

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In this course, you will learn the basic skills to implement secure and efficient DevSecOps practices on Google Cloud. You'll learn how to secure your development pipeline with Google Cloud services like Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Deploy, and Binary Authorization. This enables you to build, test, and deploy containerized applications with security controls throughout the CI/CD pipeline.

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Ottieni il badge delle competenze introduttivo Implementa il bilanciamento del carico su Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: scrivere comandi gcloud e utilizzare Cloud Shell, creare ed eseguire il deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurare bilanciatori del carico di rete e HTTP. Un badge delle competenze è un badge digitale esclusivo, assegnato da Google Cloud come riconoscimento della tua competenza nell'uso dei prodotti e servizi Google Cloud dopo aver messo alla prova la tua cacpacità di applicare le tue conoscenze in un ambiente interattivo pratico. Completa questo corso e il Challenge Lab conclusivo per ricevere un badge delle competenze da condividere con la tua rete.

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Welcome to the second part of the two part course, Observability in Google Cloud. This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

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This course helps learners create a study plan for the PMLE (Professional Machine Learning Engineer) certification exam. Learners explore the breadth and scope of the domains covered in the exam. Learners assess their exam readiness and create their individual study plan.

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This is the fifth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, identifying vulnerabilities, incident management, and crisis communications in an interactive capstone project. Additionally, you'll finalize your resume updates and put to practice all the new interview techniques you've learned, preparing you to confidently apply for and interview for jobs in the field.

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This is the fourth of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks. You'll gain valuable knowledge in customizing threat feeds, managing incidents, handling crisis communications, conducting root cause analysis, and mastering incident response and post-event communications. Using Google Cloud tools, you'll learn to identify indicators of compromise and prepare for business continuity and disaster recovery. Alongside these technical skills, you'll continue updating your resume and practicing interview techniques.

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This is the third of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the principles of identity management and access control within a cloud environment, covering key elements like AAA (Authentication, Authorization, and Auditing), credential handling, and certificate management. You'll also explore essential topics in threat and vulnerability management, cloud-native principles, and data protection measures. Upon completing this course, you will have acquired the skills and knowledge necessary to secure cloud-based resources and safeguard sensitive organizational information. Additionally, you'll continue to engage with career resources and hone your interview techniques, preparing you for the next step in your professional journey.

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This is the second of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore widely-used cloud risk management frameworks, exploring security domains, compliance lifecycles, and industry standards such as HIPAA, NIST CSF, and SOC. You'll develop skills in risk identification, implementation of security controls, compliance evaluation, and data protection management. Additionally, you'll gain hands-on experience with Google Cloud and multi-cloud tools specific to risk and compliance. This course also incorporates job application and interview preparation techniques, offering a comprehensive foundation to understand and effectively navigate the complex landscape of cloud risk management.

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This is the first of five courses in the Google Cloud Cybersecurity Certificate. In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts. You’ll identify common tools used by entry-level cloud security analysts to automate tasks.

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Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) represent an important evolution in information technologies that are quickly transforming a wide range of industries. “Innovating with Google Cloud Artificial Intelligence” explores how organizations can use AI and ML to transform their business processes. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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As organizations move their data and applications to the cloud, they must address new security challenges. The Trust and Security with Google Cloud course explores the basics of cloud security, the value of Google Cloud's multilayered approach to infrastructure security, and how Google earns and maintains customer trust in the cloud. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Organizations of all sizes are embracing the power and flexibility of the cloud to transform how they operate. However, managing and scaling cloud resources effectively can be a complex task. Scaling with Google Cloud Operations explores the fundamental concepts of modern operations, reliability, and resilience in the cloud, and how Google Cloud can help support these efforts. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Many traditional enterprises use legacy systems and applications that can't stay up-to-date with modern customer expectations. Business leaders often have to choose between maintaining their aging IT systems or investing in new products and services. "Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud" explores these challenges and offers solutions to overcome them by using cloud technology. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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Cloud technology can bring great value to an organization, and combining the power of cloud technology with data has the potential to unlock even more value and create new customer experiences. “Exploring Data Transformation with Google Cloud” explores the value data can bring to an organization and ways Google Cloud can make data useful and accessible. Part of the Cloud Digital Leader learning path, this course aims to help individuals grow in their role and build the future of their business.

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There's much excitement about cloud technology and digital transformation, but often many unanswered questions. For example: What is cloud technology? What does digital transformation mean? How can cloud technology help your organization? Where do you even begin? If you've asked yourself any of these questions, you're in the right place. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey. If you want to learn about cloud technology so you can excel in your role and help build the future of your business, then this introductory course on digital transformation is for you. This course is part of the Cloud Digital Leader learning path.

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This course teaches participants techniques for monitoring and improving infrastructure and application performance in Google Cloud. Using a combination of presentations, demos, hands-on labs, and real-world case studies, attendees gain experience with full-stack monitoring, real-time log management and analysis, debugging code in production, tracing application performance bottlenecks, and profiling CPU and memory usage.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Learners will get hands-on practice using Vertex AI Feature Store's streaming ingestion at the SDK layer.

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Questo corso presenta le offerte di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su Google Cloud per la creazione di progetti di AI predittiva e generativa. Esplora le tecnologie, i prodotti e gli strumenti disponibili durante tutto il ciclo di vita data-to-AI, includendo le basi, lo sviluppo e le soluzioni di AI. Ha lo scopo di aiutare data scientist, sviluppatori di AI e ML engineer a migliorare le proprie abilità e conoscenze attraverso attività di apprendimento coinvolgenti ed esercizi pratici.

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Guadagna un badge delle competenze completando i corsi Introduction to Generative AI, Introduction to Large Language Models e Introduction to Responsible AI. Superando il quiz finale, dimostrerai la tua comprensione dei concetti fondamentali relativi all'IA generativa. Un badge delle competenze è un badge digitale rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua conoscenza dei prodotti e dei servizi Google Cloud. Condividi il tuo badge delle competenze rendendo pubblico il tuo profilo e aggiungendolo al tuo profilo sui social media.

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Questo è un corso di microlearning di livello introduttivo volto a spiegare cos'è l'IA responsabile, perché è importante e in che modo Google implementa l'IA responsabile nei propri prodotti. Introduce anche i 7 principi dell'IA di Google.

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

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

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

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This course helps you structure your preparation for the Associate Cloud Engineer exam. You will learn about the Google Cloud domains covered by the exam and how to create a study plan to improve your domain knowledge.

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This course provides an introduction to using Terraform for Google Cloud. It enables learners to describe how Terraform can be used to implement infrastructure as code and to apply some of its key features and functionalities to create and manage Google Cloud infrastructure. Learners will get hands-on practice building and managing Google Cloud resources using Terraform.

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

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Complete the intermediate Implement DevOps Workflows in Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: creating git repositories with Cloud Source Repositories, launching, managing, and scaling deployments on Google Kubernetes Engine (GKE), and architecting CI/CD pipelines that automate container image builds and deployments to GKE. 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 course and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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In many IT organizations, incentives are not aligned between developers, who strive for agility, and operators, who focus on stability. Site reliability engineering, or SRE, is how Google aligns incentives between development and operations and does mission-critical production support. Adoption of SRE cultural and technical practices can help improve collaboration between the business and IT. This course introduces key practices of Google SRE and the important role IT and business leaders play in the success of SRE organizational adoption.

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

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This fundamental-level quest is unique amongst the other quest 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 Cloud Architect Certification. From IAM, to networking, to Kubernetes engine deployment, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, we recommend that you also review the exam guide and other available preparation resources.

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Se sei uno sviluppatore cloud principiante che vuole fare ancora pratica Google Cloud Essentials, questo corso fa al caso tuo. Acquisirai esperienza pratica attraverso lab specifici su Cloud Storage e altri servizi per applicazioni chiave come Monitoring e Cloud Functions. Svilupperai competenze preziose applicabili a qualsiasi iniziativa Google Cloud.

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

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Questo corso introduttivo è unico tra le altre offerte di corsi. I lab sono stati selezionati per offrire ai professionisti IT la possibilità di fare pratica su argomenti e servizi che compaiono nell'esame di certificazione Google Cloud - Associate Cloud Engineer. Da IAM al networking, al deployment di Kubernetes Engine, questo corso si compone di lab specifici che metteranno alla prova le tue conoscenze su Google Cloud. Tieni presente che, sebbene la pratica con questi lab ti aiuterà a migliorare le tue competenze e capacità, ti consigliamo di rivedere anche la guida all'esame e altre risorse di preparazione disponibili.

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

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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, sistemi e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Questo corso tratta inoltre del deployment di soluzioni pratiche quali, ad esempio, chiavi di crittografia fornite dal cliente, gestione di sicurezza e accessi, quote e fatturazione, monitoraggio delle risorse.

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Questo corso accelerato on demand illustra ai partecipanti l'infrastruttura e i servizi di piattaforma flessibili e completi di Google Cloud con particolare attenzione a Compute Engine. Attraverso una combinazione di videolezioni, demo e lab pratici, i partecipanti potranno esplorare gli elementi delle soluzioni, tra cui i componenti dell'infrastruttura come reti, macchine virtuali e servizi per applicazioni, ed eseguirne il deployment. Imparerai a utilizzare Google Cloud mediante la console e Cloud Shell. Scoprirai inoltre il ruolo del Cloud Architect, gli approcci alla progettazione dell'infrastruttura e la configurazione del networking virtuale con VPC (Virtual Private Cloud), progetti, reti, subnet, indirizzi IP, route e regole firewall.

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Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure introduce concetti e terminologia importanti per lavorare con Google Cloud. Attraverso video e lab pratici, questo corso presenta e confronta molti dei servizi di computing e archiviazione di Google Cloud, insieme a importanti strumenti di gestione delle risorse e dei criteri.

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Ottieni un badge delle competenze completando il corso Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud, in cui imparerai a creare e connettere un'infrastruttura cloud incentrata sull'archiviazione utilizzando le funzionalità di base delle seguenti tecnologie: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub. Un badge delle competenze è un badge digitale esclusivo rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua competenza nell'uso di prodotti e servizi Google Cloud dopo aver messo alla prova la tua capacità di applicare le tue conoscenze in un ambiente interattivo pratico. Completa questo corso e il Challenge Lab conclusivo per ricevere un badge delle competenze da condividere con la tua rete.

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Ottieni il corso intermedio con badge delle competenze Prepara i dati per le API ML su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: pulizia dei dati con Dataprep di Trifacta, esecuzione delle pipeline di dati in Dataflow, creazione dei cluster ed esecuzione dei job Apache Spark in Dataproc e richiamo delle API ML tra cui l'API Cloud Natural Language, l'API Google Cloud Speech-to-Text e l'API Video Intelligence. Un badge delle competenze è un badge digitale esclusivo rilasciato da Google Cloud come riconoscimento della tua competenza nell'uso di prodotti e servizi Google Cloud dopo aver messo alla prova la tua capacità di applicare le tue conoscenze in un ambiente interattivo pratico. Completa questo corso con badge delle competenze e il Challenge Lab finale di valutazione per ricevere un badge delle competenze da condividere con la tua rete.

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Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML.

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It's no secret that machine learning is one of the fastest growing fields in tech, and Google Cloud has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning APIs by taking labs like Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API. Looking for a hands-on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? Enroll in and finish the additional challenge lab at the end of this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

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This is the first of two Quests of hands-on labs is derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform, 2nd Edition by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this first Quest, covering up through chapter 8, you are given the opportunity to practice all aspects of ingestion, preparation, processing, querying, exploring and visualizing data sets using Google Cloud tools and services.

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Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with GCP services like Big Query, Dataproc, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.

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This course covers how to implement the various flavors of production ML systems— static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing. You delve into TensorFlow abstraction levels, the various options for doing distributed training, and how to write distributed training models with custom estimators. This is the second course of the Advanced Machine Learning on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Image Understanding with TensorFlow on Google Cloud course.

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

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

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

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I due componenti chiave di qualsiasi pipeline di dati sono costituiti dai data lake e dai data warehouse. In questo corso evidenzieremo i casi d'uso per ogni tipo di spazio di archiviazione e approfondiremo i dettagli tecnici delle soluzioni di data lake e data warehouse disponibili su Google Cloud. Inoltre, descriveremo il ruolo di un data engineer, illustreremo i vantaggi di una pipeline di dati di successo per le operazioni aziendali ed esamineremo i motivi per cui il data engineering dovrebbe essere eseguito in un ambiente cloud. Questo è il primo corso della serie Data engineering su Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Creazione di pipeline di dati in batch su Google Cloud.

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L'integrazione del machine learning nelle pipeline di dati aumenta la capacità di estrarre insight dai dati. Questo corso illustra i modi in cui il machine learning può essere incluso nelle pipeline di dati su Google Cloud. Per una personalizzazione minima o nulla, il corso tratta di AutoML. Per funzionalità di machine learning più personalizzate, il corso introduce Notebooks e BigQuery Machine Learning (BigQuery ML). Inoltre, il corso spiega come mettere in produzione soluzioni di machine learning utilizzando Vertex AI.

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L'elaborazione dei flussi di dati sta diventando sempre più diffusa poiché la modalità flusso consente alle aziende di ottenere parametri in tempo reale sulle operazioni aziendali. Questo corso tratta la creazione di pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud. Pub/Sub viene presentato come strumento per la gestione dei flussi di dati in entrata. Il corso spiega anche come applicare aggregazioni e trasformazioni ai flussi di dati utilizzando Dataflow e come archiviare i record elaborati in BigQuery o Bigtable per l'analisi. Gli studenti acquisiranno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati in modalità flusso su Google Cloud utilizzando QwikLabs.

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

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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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Big data, machine learning e intelligenza artificiale sono i principali argomenti di computing trattati attualmente, ma questi campi sono piuttosto specializzati ed è complicato reperire materiale introduttivo. Fortunatamente, Google Cloud offre servizi facili da usare in queste aree e con questo corso di livello introduttivo, in modo da poter fare i primi passi con strumenti come BigQuery, API Cloud Speech e Video Intelligence.

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In this introductory-level course, you get hands-on practice with the Google Cloud’s fundamental tools and services. Optional videos are provided to provide more context and review for the concepts covered in the labs. Google Cloud Essentials is a recommendeded first course for the Google Cloud learner - you can come in with little or no prior cloud knowledge, and come out with practical experience that you can apply to your first Google Cloud project. From writing Cloud Shell commands and deploying your first virtual machine, to running applications on Kubernetes Engine or with load balancing, Google Cloud Essentials is a prime introduction to the platform’s basic features.

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Questo corso presenta i prodotti e i servizi per big data e di machine learning di Google Cloud che supportano il ciclo di vita dai dati all'IA. Esplora i processi, le sfide e i vantaggi della creazione di una pipeline di big data e di modelli di machine learning con Vertex AI su Google Cloud.

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