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Aniket Kadam

Membro dal giorno 2023

Campionato Bronzo

36770 punti
Introduzione all'AI e al machine learning su Google Cloud Earned giu 16, 2024 EDT
Crea un mesh di dati con Dataplex Earned giu 15, 2024 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned giu 14, 2024 EDT
Build a Data Warehouse with BigQuery Earned giu 14, 2024 EDT
Prepara i dati per le API ML su Google Cloud Earned giu 14, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Italiano Earned giu 14, 2024 EDT
Modernizzazione di data lake e data warehouse con Google Cloud Earned giu 14, 2024 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations Earned giu 13, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano Earned giu 6, 2024 EDT
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform Earned mag 23, 2024 EDT
Preparing for your Professional Data Engineer Journey Earned apr 29, 2024 EDT
Migrating Hadoop Workloads Earned mar 30, 2024 EDT
Getting Started With Application Development Earned mar 30, 2024 EDT
Preparing for the Professional Cloud Architect Exam - Italiano Earned ago 24, 2023 EDT
Certification Learning Path: Professional Cloud DevOps Engineer Earned ago 22, 2023 EDT
Implement DevOps Workflows in Google Cloud Earned ago 21, 2023 EDT
Infrastruttura Google Cloud affidabile: progetto e processo Earned ago 19, 2023 EDT
Developing a Google SRE Culture Earned ago 15, 2023 EDT
Monitor and Log with Google Cloud Observability Earned ago 15, 2023 EDT
DEPRECATED Cloud Operations and Service Mesh with Anthos Earned lug 27, 2023 EDT
Crea l'infrastruttura con Terraform su Google Cloud Earned lug 8, 2023 EDT
Sviluppa la tua rete Google Cloud Earned lug 8, 2023 EDT
Configura un ambiente di sviluppo di app su Google Cloud Earned lug 5, 2023 EDT
Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine Earned lug 5, 2023 EDT
Logging and Monitoring in Google Cloud Earned lug 4, 2023 EDT
Introduzione a Google Kubernetes Engine Earned lug 4, 2023 EDT
Infrastruttura Google Cloud elastica: scalabilità e automazione Earned lug 3, 2023 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: servizi principali Earned lug 3, 2023 EDT
Infrastruttura Google Cloud di base: fondamenti Earned lug 2, 2023 EDT
Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey Earned lug 2, 2023 EDT
Getting Started with Terraform for Google Cloud Earned lug 1, 2023 EDT
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure - Italiano Earned lug 1, 2023 EDT

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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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Crea un mesh di dati con Dataplex per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creare un mesh di dati con Dataplex per facilitare governance, discovery e sicurezza dei dati su Google Cloud. Ti eserciterai e metterai alla prova le tue competenze nel tagging degli asset, nell'assegnazione di ruoli IAM e nella valutazione della qualità dei dati in Dataplex.

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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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Complete the intermediate Build a Data Warehouse with BigQuery skill badge course to demonstrate skills in the following: joining data to create new tables, troubleshooting joins, appending data with unions, creating date-partitioned tables, and working with JSON, arrays, and structs in BigQuery.

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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.

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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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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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This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

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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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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.

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This course helps learners create a study plan for the PDE (Professional Data 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 workload aims to upskill Google Cloud partners to perform specific tasks associated with priority workloads. Learners will perform the tasks of migrating workloads from Hadoop environments to corresponding Google Cloud services and hosted products. The following will addressed will be: The Hadoop ecosystem and products Hadoop architecture and post migration architectures to Google Cloud Assessment Data transfer options Workload migrations, namely: Spark to Dataproc Serverless, Apache Oozie to Composer (Airflow), and Hive to BigQuery Security and governance Logging and Monitoring

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In this course, application developers learn how to design and develop cloud-native applications that seamlessly integrate managed services from Google Cloud. Through a combination of presentations, demos, and hands-on labs, participants learn how to apply best practices for application development and use the appropriate Google Cloud storage services for object storage, relational data, caching, and analytics. Completing one version of each lab is required. Each lab is available in Node.js. In most cases, the same labs are also provided in Python or Java. You may complete each lab in whichever language you prefer. This is the first course of the Developing Applications with Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Securing and Integrating Components of your Application course.

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

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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.

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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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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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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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Course two of the Architecting Hybrid Cloud with Anthos series prepares students to operate and observe Anthos environments. Through presentations and hands-on labs, participants explore adjusting existing clusters, setting up advanced traffic routing policies, securing communication across workloads, and observing clusters in Anthos. This course is a continuation of course one, Multi-Cluster, Multi-Cloud with Anthos, and assumes direct experience with the topics covered in that course.

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Completa il corso intermedio con badge delle competenze Crea l'infrastruttura con Terraform su Google Cloud per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: principi di Infrastructure as Code (IaC) utilizzando Terraform, provisioning e gestione di risorse Google Cloud con configurazioni Terraform, gestione efficace dello stato (locale e remoto) e modularizzazione del codice Terraform per la riusabilità e l'organizzazione.

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Guadagna un badge delle competenze completando il corso Sviluppa la tua rete Google Cloud, in cui apprenderai diversi modi per eseguire il deployment e il monitoraggio delle applicazioni, tra cui: esplorare i ruoli IAM e aggiungere/rimuovere l'accesso ai progetti, creare reti VPC, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM di Compute Engine, scrivere query SQL, eseguire il deployment e il monitoraggio delle VM in Compute Engine ed eseguire il deployment delle applicazioni utilizzando Kubernetes con più approcci al deployment.

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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.

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Completa il corso introduttivo con badge delle competenze Implementazione di Cloud Load Balancing per Compute Engine per dimostrare le tue competenze nei seguenti ambiti: creazione ed esecuzione del deployment di macchine virtuali in Compute Engine e configurazione di bilanciatori del carico di rete e delle applicazioni.

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Welcome to the two-part course on Logging, Monitoring, and Observability in Google Cloud. The core operations tools in Google Cloud break down into two major categories. The operations-focused components and the application performance management tools. This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring. After taking this course, it is suggested that you complete part 2, Observability in Google Cloud, to learn about the available application performance management tools.

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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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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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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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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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