Marta Zielinska
Participante desde 2025
Liga Ouro
9642 pontos
Participante desde 2025
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.
Este é o curso Nuvem híbrida e multicloud, o sexto da série "Rede no Google Cloud". No primeiro módulo, você vai conhecer várias opções de conectividade do Cloud, com uma análise aprofundada sobre o Cloud Interconnect, analisando os diferentes tipos e funcionalidades desse recurso. No segundo módulo, vamos apresentar o Cloud VPN, abordando temas como implementação do produto, topologias de VPN de alta disponibilidade e o uso do Network Connectivity Center (NCC, na sigla em inglês) para otimizar o gerenciamento. Ao final deste curso, você será capaz de explicar as diferentes opções de conectividade disponíveis para estender suas redes locais e outras redes na nuvem ao Google Cloud, além de analisar a adequação de diferentes serviços de conectividade híbrida e de várias nuvens do Google Cloud para casos de uso específicos. Vamos começar.
Este é o Arquitetura de rede, o terceiro curso da série Rede no Google Cloud! Neste curso, você vai conhecer os conceitos básicos para projetar arquiteturas de rede eficientes e escalonáveis no Google Cloud. No primeiro módulo, Introdução à arquitetura de rede, vamos apresentar os componentes e conceitos principais da arquitetura de rede, como sub-redes, rotas, firewalls e balanceamento de carga. Depois, no módulo Topologias de rede, vamos nos aprofundar nas topologias de rede usadas com frequência no Google Cloud, além de abordar as vantagens e desvantagens delas.
"Rede no Google Cloud" é uma série de 6 cursos. Este é o primeiro curso deles, "Rede no Google Cloud: noções básicas". 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.
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.
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.
"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.
Este curso aborda os fundamentos do BigQuery para profissionais que já conhecem data warehouses em nuvem baseados em SQL no Teradata e querem começar a trabalhar no BigQuery. Com conteúdo interativo e laboratórios práticos, você vai aprender a provisionar recursos, criar e compartilhar recursos de dados, ingerir dados e otimizar a performance de consultas no BigQuery. Com base no seu conhecimento do Teradata, você também vai aprender sobre as semelhanças e diferenças entre o Teradata e o BigQuery para começar a usar data warehouses no BigQuery.
Quer criar modelos de ML em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery ML democratiza o machine learning ao permitir que analistas de dados criem, treinem, avaliem e façam previsões usando habilidades e ferramentas de SQL que eles já têm. Nesta série de laboratórios, você vai fazer alguns testes e saber quais são as características de um bom modelo.
Conclua o curso introdutório Crie e gerencie instâncias do Bigtable para demonstrar que você sabe criar instâncias, projetar esquemas, consultar dados e realizar tarefas administrativas no Bigtable, incluindo monitorar o desempenho e configurar o escalonamento automático e a replicação de nós.
Welcome to Optimize in BigQuery, where we map Enterprise Data Warehouse concepts and components to BigQuery and Google data services with a focus on optimization.
Este curso é voltado para analistas que querem aprender a usar o BigQuery para analisar dados. Com vídeos, laboratórios e demonstrações, abordamos vários assuntos sobre como ingerir, transformar e consultar dados no BigQuery para gerar insights que ajudam na tomada de decisões corporativas.
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.
Conclua o selo de habilidade introdutório Gerar insights a partir de dados do BigQuery para mostrar que você sabe gravar consultas SQL, consultar tabelas públicas e carregar dados de amostra no BigQuery, solucionar erros comuns de sintaxe com o validador de consultas no BigQuery e criar relatórios no Looker Studio fazendo a conexão com dados do BigQuery.