Google Security Operations - SOAR Developer
Earned Feb 2, 2024 EST
Google Security Operations - SOAR Analyst
Earned Feb 2, 2024 EST
[DEPRECATED] SOAR Fundamentals
Earned Jan 31, 2024 EST
Google Security Operations - SIEM Rules
Earned Jan 26, 2024 EST
Security Practices with Google Security Operations - SIEM
Earned Jan 23, 2024 EST
Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts
Earned Jun 22, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Mar 4, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Feb 23, 2023 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Dec 3, 2022 EST
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar
Earned Dec 3, 2022 EST
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned Nov 21, 2022 EST
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned Nov 16, 2022 EST
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Nov 12, 2022 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Nov 11, 2022 EST
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned Nov 9, 2022 EST
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned Nov 2, 2022 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Nov 1, 2022 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Oct 26, 2022 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned Oct 7, 2022 EDT
Neste curso, você aprenderá a usar o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK, na sigla em inglês) do Google para criar sistemas multiagente complexos. Você vai criar agentes equipados com ferramentas e conectá-los a relacionamentos pai-filho e fluxos para definir a interação entre eles. Você também vai executar os agentes localmente e implantá-los no Vertex AI Agent Engine para serem executados como um fluxo agêntico gerenciado, com as decisões de infraestrutura e o escalonamento de recursos administrado pelo Agent Engine.
É importante lembrar que estes laboratórios são baseados em uma versão de pré-lançamento do produto. Pode haver algum atraso nos laboratórios enquanto fornecemos atualizações de manutenção.
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NotebookLM is an AI-powered collaborator that helps you do your best thinking. After uploading your documents, NotebookLM becomes an instant expert in those sources so you can read, take notes, and collaborate with it to refine and organize your ideas.
NotebookLM Pro gives you everything already included with NotebookLM, as well as higher utilization limits, access to premium features, and additional sharing options and analytics.
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Agora você tem o melhor do Google em pesquisa e IA. O Gemini Enterprise é uma ferramenta empresarial que pode ser usada para encontrar informações específicas armazenadas em diferentes locais, como documentos, e-mails, chats, sistemas de emissão de tíquetes, entre outras fontes de dados. Basta pedir na barra de pesquisa. O assistente do Gemini Enterprise também ajuda na criação de ideias, faz pesquisas, estrutura documentos e realiza ações. Ele pode, por exemplo, convidar seus colegas para uma reunião em um evento da agenda, agilizando os trabalhos intelectuais e todos os tipos de colaboração.
Vale destacar que o Gemini Enterprise se refere ao nosso produto anteriormente chamado Google Agentspace. Pode haver referências ao nome anterior do produto neste curso.
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Conclua o selo de habilidade intermediário Conheça a IA generativa com a API Gemini na Vertex AI para demonstrar conhecimento nas seguintes atividades: geração de texto, análise de imagens e vídeos para criação de conteúdo aprimorado e aplicação de técnicas de chamada de função na API Gemini. Saiba como aproveitar as técnicas sofisticadas do Gemini, conhecer a geração de conteúdo multimodal e ampliar os recursos dos seus projetos com tecnologia de IA.
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(This course was previously named Multimodal Prompt Engineering with Gemini and PaLM) This course teaches how to use Vertex AI Studio, a Google Cloud console tool for rapidly prototyping and testing generative AI models. You learn to test sample prompts, design your own prompts, and customize foundation models to handle tasks that meet your application's needs. Whether you are looking for text, chat, code, image or speech generative experiences Vertex AI Studio offers you an interface to work with and APIs to integrate your production application.
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This course on Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps is composed of a set of labs to give you a hands on experience to interacting with new Generative AI technologies. You will learn how to create end-to-end search and conversational experiences by following examples. These technologies complement predefined intent-based chat experiences created in Dialogflow with LLM-based, generative answers that can be based on your own data. Also, they allow you to porvide enterprise-grade search experiences for internal and external websites to search documents, structure data and public websites.
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In this course, you'll use text embeddings for tasks like classification, outlier detection, text clustering and semantic search. You'll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) solutions, such as for question-answering systems, using Google Cloud's Vertex AI and Google Cloud databases.
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This course explores Google Cloud technologies to create and generate embeddings. Embeddings are numerical representations of text, images, video and audio, and play a pivotal role in many tasks that involve the identification of similar items, like Google searches, online shopping recommendations, and personalized music suggestions. Specifically, you’ll use embeddings for tasks like classification, outlier detection, clustering and semantic search.
You’ll combine semantic search with the text generation capabilities of an LLM to build Retrieval Augmented Generation (RAG) systems and question-answering solutions, on your own proprietary data using Google Cloud’s Vertex AI.
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Conheça aplicativos, ferramentas e tecnologias de pesquisa com tecnologia de IA neste curso. Aprenda a fazer pesquisa semântica usando embeddings de vetores, pesquisa híbrida combinando abordagens semânticas e por palavras-chave, e geração aumentada por recuperação (RAG), minimizando as alucinações artificiais da IA como um agente de IA embasado. Ganhe experiência prática com a pesquisa vetorial da Vertex AI para criar um mecanismo de pesquisa inteligente.
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This course will help ML Engineers, Developers, and Data Scientists implement Large Language Models for Generative AI use cases with Vertex AI. The first two modules of this course contain links to videos and prerequisite course materials that will build your knowledge foundation in Generative AI. Please do not skip these modules. The advanced modules in this course assume you have completed these earlier modules.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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).
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Earn a skill badge by passing the final quiz, you'll demonstrate your understanding of foundational concepts in generative AI.
A skill badge is a digital badge issued by Google Cloud in recognition of your knowledge of Google Cloud products and services. Share your skill badge by making your profile public and adding it to your social media profile.
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Neste curso, vamos conhecer o Gemini no BigQuery, um pacote de recursos com tecnologia de IA que auxilia no fluxo de trabalho de dados para inteligência artificial. Esses recursos incluem preparação e análise detalhada de dados, solução de problemas e geração de código, além da descoberta e visualização do fluxo de trabalho. Com explicações conceituais, um caso de uso prático e o laboratório, o curso ensina aos profissionais de dados como aumentar a produtividade e acelerar o pipeline de desenvolvimento.
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Text Prompt Engineering Techniques introduces you to consider different strategic approaches & techniques to deploy when writing prompts for text-based generative AI tasks.
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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.
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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.
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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.
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A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
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Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Como criar uma malha de dados com o Dataplex para mostrar sua capacidade de usar o Dataplex para criar uma malha de dados e assim facilitar a segurança, a governança e a descoberta de dados no Google Cloud. Você vai praticar e testar suas habilidades em aplicar tags a recursos, atribuir papéis do IAM e avaliar a qualidade dos dados no Dataplex.
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Neste curso intermediário, você aprenderá a projetar, criar e otimizar pipelines de dados em lote robustos no Google Cloud. Além do tratamento básico de dados, você vai aprender sobre transformações em grande escala e orquestração eficiente de fluxos de trabalho, essenciais para a eficiência em Business Intelligence e relatórios importantes.
Pratique o uso do Dataflow para Apache Beam e do Serverless para Apache Spark (Dataproc sem servidor) na implementação e resolva questões importantes em qualidade de dados, monitoramento e alertas, garantindo um pipeline confiável e excelência operacional. Recomendamos ter conhecimento básico de armazenamento em data warehouse, ETL/ELT, SQL, Python e conceitos do Google Cloud.
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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.
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Na segunda parte desta série, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de pipelines usando o SDK do Beam. Primeiro, vamos conferir um resumo dos conceitos do Apache Beam. Depois disso, falaremos sobre como processar dados de streaming usando janelas, marcas d’água e gatilhos. Em seguida, vamos ver as opções de origens e coletores para seus pipelines, além de esquemas para expressar seus dados estruturados e como fazer transformações com estado usando as APIs State e Timer. A próxima tarefa será conferir as práticas recomendadas para maximizar o desempenho do pipeline. No final do curso, apresentaremos as APIs SQL e Dataframes, que representam sua lógica de negócios no Beam. Além disso, veremos como desenvolver pipelines de maneira iterativa usando os notebooks do Beam.
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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.
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This workload aims to upskill Google Cloud Partners about what Google Cloud VMware Engine is, design considerations, and basic implementation. It will also cover interoperability with on-premises vSphere and real world use cases for deployment. Finally, it will cover how VMware Engine compares to other cloud providers' offerings of VMware as a Service and future plans for VMware Engine.
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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, teste, monitoramento e automação de sistemas de ML em produção.
Também incluímos experiências práticas de uso da ingestão de streaming do Vertex AI Feature Store na camada do SDK.
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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.
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This course helps developers customize Chronicle and augment its abilities with third party integrations.
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This course helps you understand how to use Chronicle to properly handle security incidents.
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This course will familiarize you with the core functionality of Chronicle, including the user interface, connections, and settings.
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Get hands-on experience applying and building rules for Chronicle. You learn what YARA-L is and how to customize & create event rules.
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Learn the technical aspects you need to know about Chronicle and how it can help you detect and action threats.
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Earn a DRI badge by completing the Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts quest, where you demonstrate your capabilities to manage service accounts, assign IAM roles, setting up and using impersonation and implementing logging sinks that target GCS buckets.
When you complete this activity, you can earn the badge displayed above! View all the badges you have earned by visiting your profile page.
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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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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.
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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.
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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
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.
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"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.
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Welcome Gamers! Today's game is all about experimenting with Big Query for Machine Learning! Use real life case studies to learn various concepts of BQML and have fun. Take labs to earn points. The faster you complete the lab objectives, the higher your score.
Implante sistemas multiagente com o Kit de Desenvolvimento de Agente (ADK) e o Agent Engine
Earned Oct 23, 2025 EDT
Introduction to NotebookLM
Earned Jul 3, 2025 EDT
Acelere o intercâmbio de conhecimento com o Gemini Enterprise
Earned Jul 3, 2025 EDT
Conheça a IA generativa com a API Gemini na Vertex AI
Earned Feb 13, 2025 EST
Building Gen AI Apps with Vertex AI: Prompting and Tuning
Earned Feb 11, 2025 EST
Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
Earned Feb 6, 2025 EST
Develop Advanced Enterprise Search and Conversation Applications
Earned Feb 4, 2025 EST
Custom Search with Embeddings in Vertex AI
Earned Jan 17, 2025 EST
Pesquisa vetorial e embeddings
Earned Jan 15, 2025 EST
Implementing Generative AI with Vertex AI
Earned Jan 14, 2025 EST
Como criar modelos de legenda para imagens
Earned Jan 13, 2025 EST
Introdução à geração de imagens
Earned Jan 13, 2025 EST
Modelos de transformador e modelo de BERT
Earned Jan 13, 2025 EST
Arquitetura de codificador-decodificador
Earned Jan 13, 2025 EST
Mecanismo de atenção
Earned Jan 8, 2025 EST
Generative AI Fundamentals
Earned Jan 8, 2025 EST
Aumento de Produtividade com Gemini no BigQuery
Earned Jan 8, 2025 EST
Text Prompt Engineering Techniques
Earned Jan 7, 2025 EST
Introdução ao Vertex AI Studio
Earned Jan 6, 2025 EST
IA responsável: como aplicar os princípios de IA com o Google Cloud
Earned Jan 6, 2025 EST
Introdução à IA responsável
Earned Jan 6, 2025 EST
Generative AI for Business Leaders
Earned Jan 6, 2025 EST
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: operações
Earned Nov 23, 2024 EST
Como criar uma malha de dados com o Dataplex
Earned Nov 15, 2024 EST
Como criar pipelines de dados em lote no Google Cloud
Earned Oct 24, 2024 EDT
Preparação para sua jornada da certificação Professional Data Engineer
Earned Oct 11, 2024 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: desenvolvimento de pipelines
Earned Oct 9, 2024 EDT
Processamento de dados sem servidor com o Dataflow: fundamentos
Earned Sep 20, 2024 EDT
Getting Started with Google Cloud VMware Engine
Earned Sep 11, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps) com a Vertex AI: como gerenciar atributos
Earned May 3, 2024 EDT
Operações de machine learning (MLOps): introdução
Earned Apr 26, 2024 EDT
Google Security Operations - SOAR Developer
Earned Feb 2, 2024 EST
Google Security Operations - SOAR Analyst
Earned Feb 2, 2024 EST
[DEPRECATED] SOAR Fundamentals
Earned Jan 31, 2024 EST
Google Security Operations - SIEM Rules
Earned Jan 26, 2024 EST
Security Practices with Google Security Operations - SIEM
Earned Jan 23, 2024 EST
Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts
Earned Jun 22, 2023 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud
Earned Mar 4, 2023 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Feb 23, 2023 EST
Como criar infraestrutura com o Terraform no Google Cloud
Earned Dec 3, 2022 EST
Infraestrutura do Google Cloud confiável: criar e processar
Earned Dec 3, 2022 EST
Como desenvolver sua rede do Google Cloud
Earned Nov 21, 2022 EST
Introdução ao Google Kubernetes Engine
Earned Nov 16, 2022 EST
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Nov 12, 2022 EST
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned Nov 11, 2022 EST
Infraestrutura dinâmica do Google Cloud: escalonamento e automação
Earned Nov 9, 2022 EST
Infraestrutura básica do Google Cloud: serviços principais
Earned Nov 2, 2022 EDT
Infraestrutura básica do Google Cloud: fundamentos
Earned Nov 1, 2022 EDT
Noções básicas do Google Cloud: infraestrutura principal
Earned Oct 26, 2022 EDT
Intro to BigQuery: Analytics & Machine Learning
Earned Oct 7, 2022 EDT