DEPRECATED Application Development - Java
Earned Jul 23, 2020 EDT
DevOps Essentials
Earned Jul 18, 2020 EDT
Managing Cloud Infrastructure with Terraform
Earned Jul 18, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Jul 4, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned Jul 4, 2020 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Jun 28, 2020 EDT
Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Jun 28, 2020 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Jun 21, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Jun 16, 2020 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
Earned Jun 6, 2020 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned Jun 6, 2020 EDT
Cloud SQL
Earned Jun 6, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Jun 6, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned Jun 5, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Jun 2, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Jun 2, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Jun 2, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned Jun 2, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned May 31, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned May 31, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned Mar 23, 2020 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned Feb 7, 2020 EST
Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
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Nesta Quest de nível introdutório, você terá acesso a treinamentos práticos com os principais serviços e ferramentas do Google Cloud Platform. A Quest "GCP Essentials" é a primeira recomendação para quem está aprendendo a usar o Google Cloud. Com ela, quem tem pouco ou nenhum conhecimento sobre nuvem ganha experiência prática para aplicar no primeiro projeto do GCP. Esta Quest proporciona um contato inicial com os recursos fundamentais da plataforma, como o registro de comandos do Cloud Shell, a implementação da sua primeira máquina virtual, a execução de aplicativos no Kubernetes Engine e o balanceamento de carga. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais de cada laboratório.
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Esta Quest é perfeita para desenvolvedores de nuvem iniciantes em busca de treinamento prático que vai além do GCP Essentials. Você ganhará experiência prática com laboratórios que detalham o Cloud Storage e outros serviços de aplicativos fundamentais, como o Stackdriver e o Cloud Functions. Com esta Quest, você desenvolve habilidades valiosas, que poderá aplicar em qualquer iniciativa do GCP. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais dos laboratórios.
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In this introductory-level quest, you will learn the fundamentals of developing and deploying applications on the Google Cloud Platform. You will get hands-on experience with the Google App Engine framework by launching applications written in languages like Python, Ruby, and Java (just to name a few). You will see first-hand how straightforward and powerful GCP application frameworks are, and how easily they integrate with GCP database, data-loss prevention, and security services.
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O Workspace é a plataforma de aplicativos de colaboração do Google, disponível pelo Google Cloud. Nesta curso de nível introdutório, você conhecerá os principais aplicativos do Workspace da perspectiva do usuário em um treinamento prático. Você navegará pelo Gmail, Agenda, Planilhas e vários outros serviços do Workspace, que oferece muitos outros aplicativos e componentes que não são abordados aqui. Cada laboratório pode ser concluído entre 10 e 15 minutos, mas adicionamos tempo extra para você se familiarizar com os aplicativos. Quando terminar, você terá a opção de fazer o exame simulado da certificação e ver os tipos de questões e os cenários de avaliação de desempenho que encontrará no exame de certificação do Workspace.
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C# has powered Windows .NET application development for nearly two decades and Google Cloud is committed to supporting developers getting their .NET workloads up and running on Google Cloud. In this quest, you will learn how to run C# apps in Google Cloud, and specifically how to take your apps to the next level by interfacing them with the big data and machine learning APIs that are accessible now from C#. By enrolling in this quest you will see firsthand how seamlessly Google Cloud integrates with .NET workloads and what the possibilities are for leveraging big data and ML services in your own C# projects.
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Esta Quest é ideal para pessoas que atuam na área de tecnologia ou finanças e são responsáveis pelo gerenciamento de custos do GCP. Ela mostrará como configurar uma conta de faturamento, organizar recursos e gerenciar permissões de acesso às informações de faturamento. Nos laboratórios práticos, você aprenderá a visualizar sua fatura, acompanhar os custos do GCP com relatórios específicos, analisar os dados de faturamento com o BigQuery ou o Planilhas Google e criar painéis de faturamento personalizados com o Data Studio.
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Google Cloud is committed to supporting Windows workloads in its frameworks and services. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice running many of the popular Windows services on Google Cloud. For example, you will learn how to instantiate Microsoft SQL databases, cloud tools for Powershell on Google Cloud Platform frameworks.
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Esta Quest de laboratórios práticos demonstra o poder da integração dos serviços e ferramentas do Google Cloud Platform com os aplicativos do G Suite. Com tecnologias de integração como o App Script e o ambiente de linha de comando Clasp, você criará e publicará aplicativos da Web e complementos para os produtos do G Suite: Planilhas, Documentos, Formulários e Apresentações Google. Com o App Maker, você criará um aplicativo pronto para uso que tem um banco de dados do Google Cloud SQL, uma integração com o Google Maps e um design responsivo em dispositivos móveis. Outros laboratórios criam conexões diretas com as origens de dados do GCP. Para isso, usam a API BigQuery, o Planilhas e o Apresentações Google para coletar, analisar e apresentar os dados.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Python. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Python applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Python applications straight away.
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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
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The hands-on labs in this Quest are structured to give experienced app developers hands-on practice with the state-of-the-art developing applications in Google Cloud. The topics align with the Google Cloud Certified Professional Cloud Developer Certification. These labs follow the sequence of activities needed to create and deploy an app in Google Cloud from beginning to end. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, it is recommended that you also review the exam guide and other available preparation resources.
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In this advanced-level quest, you will learn the ins and outs of developing GCP applications in Java. The first labs will walk you through the basics of environment setup and application data storage with Cloud Datastore. Once you have a handle on the fundamentals, you will get hands-on practice deploying Java applications on Kubernetes and App Engine (the latter is the same framework that powers Snapchat!) With specialized bonus labs that teach user authentication and backend service development, this quest will give you practical experience so you can start developing robust Java applications straight away.
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Obtain a competitive advantage through DevOps. DevOps is an organizational and cultural movement that aims to increase software delivery velocity, improve service reliability, and build shared ownership among software stakeholders. In this quest you will learn how to use Google Cloud to improve the speed, stability, availability, and security of your software delivery capability. DevOps Research and Assessment has joined Google Cloud. How does your team measure up? Take this five question multiple-choice quiz and find out! 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 this quest to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Nesta Quest, usuários experientes do Google Cloud aprenderão a descrever e iniciar recursos de nuvem com o Terraform, uma ferramenta de código aberto que codifica as APIs em arquivos de configuração declarativos que podem ser compartilhados entre a equipe, tratados como código, editados, revisados e versionados. Nestes nove laboratórios práticos, você trabalhará com exemplos de modelos e entenderá como iniciar diversas configurações, desde servidores simples até aplicativos completos de carga balanceada.
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Esta é a primeira de duas Quests de laboratórios práticos e é derivada dos exercícios do livro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta primeira Quest, que aborda o capítulo 8, você poderá praticar todos os aspectos de ingestão, preparação, processamento, consulta, exploração e visualização de conjuntos de dados usando as ferramentas e os serviços do Google Cloud Platform.
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Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o Big Query, o Dataproc e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.
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Esta é a segunda e última Quest de laboratórios práticos derivados dos exercícios do livro "Data Science on Google Cloud Platform" de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta etapa, que aborda os assuntos do capítulo nove até o fim do livro, você ampliará as habilidades praticadas na primeira Quest. Você também executará jobs completos de machine learning com ferramentas de última geração e conjuntos de dados do mundo real. Tudo isso será feito com os serviços e ferramentas do Google Cloud Platform.
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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on GCP.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais crescem na área de tecnologia, e o Google Cloud Platform tem sido fundamental para esse desenvolvimento. Com diversas APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática com as APIs de machine learning em laboratórios como estes: "Como implementar um bot de bate-papo com IA usando o Dialogflow" e "Detectar rótulos, rostos e pontos de referência em imagens com a API Cloud Vision".
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Cloud SQL is a fully managed database service that stands out from its peers due to high performance, seamless integration, and impressive scalability. In this quest you will receive hands-on practice with the basics of Cloud SQL and quickly progress to advanced features, which you will apply to production frameworks and application environments. From creating instances and querying data with SQL, to building Deployment Manager scripts and connecting Cloud SQL instances with applications run on GKE containers, this quest will give you the knowledge and experience needed so you can start integrating this service right away.
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O uso de processamento em grande escala para reconhecer padrões e "ler" imagens é uma das tecnologias básicas da IA, desde carros autônomos até reconhecimento facial. O Google Cloud Platform oferece velocidade e precisão superiores por meio de sistemas que podem ser usados com chamadas de API. Com essas e diversas outras APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Nesta Quest de introdução, você aprenderá na prática a usar machine learning para o processamento de imagens. Nos laboratórios, você terá a oportunidade de rotular imagens, detectar rostos e pontos de referência, além de extrair, analisar e traduzir textos contidos em imagens.
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Quer aprender a criar e treinar um modelo de machine learning em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery Machine Learning é um novo recurso do BigQuery que permite aos analistas de dados criar, treinar, avaliar e fazer previsões usando modelos de machine learning com um mínimo de programação. Nesta série de laboratórios, você testará alguns modelos e saberá quais são as características de um bom modelo.
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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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Quer transformar seus dados de marketing em insights e criar painéis? Reúna todos os dados em um único lugar para fazer análises em grande escala e criar modelos. Use o BigQuery e aprenda a fazer consultas para gerar insights repetíveis, escalonáveis e valiosos sobre seus dados. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura nem precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Além disso, ele permite que você se concentre na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
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Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais crescem na área de tecnologia, e o Google Cloud Platform tem sido fundamental para esse desenvolvimento. Com diversas APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Nesta quest de introdução, você terá uma experiência prática com machine learning aplicado ao processamento de linguagem. Nos laboratórios, você poderá extrair entidades de um texto e realizar análise sintática e de sentimentos, além de usar a API de conversão de voz em texto para transcrição.
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Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Como são muito especializadas, é difícil encontrar material introdutório sobre elas. A boa notícia é que o GCP oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e o Qwiklabs apresenta informações introdutórias nesta Quest de nível básico. Com isso, você já pode começar a usar ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Cloud ML Engine. Assista os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais dos laboratórios.
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O Google Kubernetes Engine foi projetado especificamente para ser compatível com implantações gerenciadas do Kubernetes, o mais famoso sistema de orquestração de contêineres, no Google Cloud. Nesta Quest de nível avançado, você praticará a configuração de imagens e contêineres do Docker, além da implantação de aplicativos completos do Kubernetes Engine. Você também aprenderá as habilidades práticas necessárias para integrar a orquestração de contêineres ao seu fluxo de trabalho.
Getting Started with Go on Google Cloud
Earned Aug 31, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Aug 14, 2020 EDT
Baseline: Infrastructure
Earned Aug 14, 2020 EDT
Baseline: Deploy & Develop
Earned Aug 14, 2020 EDT
Google Workspace Essentials
Earned Aug 6, 2020 EDT
DEPRECATED Developing Data and Machine Learning Apps with C#
Earned Jul 25, 2020 EDT
Understand Your Google Cloud Costs
Earned Jul 25, 2020 EDT
DEPRECATED Windows on Google Cloud
Earned Jul 25, 2020 EDT
G Suite: integrações
Earned Jul 25, 2020 EDT
Application Development - Python
Earned Jul 25, 2020 EDT
![Selo para [DEPRECATED] Deploying Applications](https://cdn.qwiklabs.com/1r8IzkgZ2ozf6jLcsKK81SdLwBzAL1f1vyuNmbXyhjE%3D)
[DEPRECATED] Deploying Applications
Earned Jul 23, 2020 EDT
Cloud Development
Earned Jul 23, 2020 EDT
DEPRECATED Application Development - Java
Earned Jul 23, 2020 EDT
DevOps Essentials
Earned Jul 18, 2020 EDT
Managing Cloud Infrastructure with Terraform
Earned Jul 18, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Jul 4, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned Jul 4, 2020 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Jun 28, 2020 EDT
Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning
Earned Jun 28, 2020 EDT
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Jun 21, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Jun 16, 2020 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
Earned Jun 6, 2020 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned Jun 6, 2020 EDT
Cloud SQL
Earned Jun 6, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Jun 6, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned Jun 5, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Jun 2, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Jun 2, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Jun 2, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned Jun 2, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned May 31, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned May 31, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned Mar 23, 2020 EDT
Kubernetes in Google Cloud
Earned Feb 7, 2020 EST