Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts
Earned mar 12, 2024 EDT
Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls
Earned mar 8, 2024 EST
Introduction to Generative AI - Italiano
Earned gen 22, 2024 EST
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Italiano
Earned gen 11, 2024 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Italiano
Earned gen 3, 2024 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned dic 27, 2023 EST
Preparing for the Professional Cloud Architect Exam - Italiano
Earned nov 19, 2022 EST
#GoogleClout Set 6 (5/10)
Earned set 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 5 (4/10)
Earned set 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 4 (3/10)
Earned set 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 3 (2/10)
Earned set 10, 2022 EDT
#GoogleClout Set 2, 1/10
Earned set 10, 2022 EDT
#GoogleClout Set 1
Earned apr 16, 2022 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned dic 19, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano
Earned dic 17, 2021 EST
Work and Play: Healthcare with Google Cloud
Earned mar 7, 2021 EST
Build a Secure Google Cloud Network
Earned dic 16, 2020 EST
(Previously named Search on Vertex AI Agent Builder)
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities.
This course teaches you to use Vertex AI Agent Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
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This course introduces Vertex AI Vector Search and describes how it can be used to build a search application with large language model (LLM) APIs for embeddings. The course consists of conceptual lessons on vector search and text embeddings, practical demos on how to build vector search on Vertex AI, and a hands-on lab.
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Questo corso introduce i modelli di diffusione, una famiglia di modelli di machine learning che recentemente si sono dimostrati promettenti nello spazio di generazione delle immagini. I modelli di diffusione traggono ispirazione dalla fisica, in particolare dalla termodinamica. Negli ultimi anni, i modelli di diffusione sono diventati popolari sia nella ricerca che nella produzione. I modelli di diffusione sono alla base di molti modelli e strumenti di generazione di immagini all'avanguardia su Google Cloud. Questo corso ti introduce alla teoria alla base dei modelli di diffusione e a come addestrarli ed eseguirne il deployment su Vertex AI.
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Questo corso illustra Generative AI Studio, un prodotto su Vertex AI che ti aiuta a prototipare e personalizzare i modelli di AI generativa in modo da poterne utilizzare le capacità nelle tue applicazioni. In questo corso imparerai cos'è Generative AI Studio, le sue funzionalità e opzioni e come utilizzarlo, esaminando le demo del prodotto. Alla fine, troverai un laboratorio pratico per mettere in pratica ciò che hai imparato e un quiz per testare le tue conoscenze.
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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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Dal momento che l'uso dell'intelligenza artificiale e del machine learning nelle aziende continua a crescere, cresce anche l'importanza di realizzarli in modo responsabile. Molti sono scoraggiati dal fatto che parlare di IA responsabile può essere più facile che metterla in pratica. Se vuoi imparare come operativizzare l'IA responsabile nella tua organizzazione, questo corso fa per te.
In questo corso scoprirai come Google Cloud ci riesce attualmente, oltre alle best practice e alle lezioni apprese, per fungere da framework per costruire il tuo approccio all'IA responsabile.
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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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Complete the intermediate Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center skill badge to demonstrate skills in the following: preventing and managing environment threats, identifying and mitigating application vulnerabilities, and responding to security anomalies.
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This self-paced training course gives participants broad study of security controls and techniques on Google Cloud. Through recorded lectures, demonstrations, and hands-on labs, participants explore and deploy the components of a secure Google Cloud solution, including Cloud Storage access control technologies, Security Keys, Customer-Supplied Encryption Keys, API access controls, scoping, shielded VMs, encryption, and signed URLs. It also covers securing Kubernetes environments.
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Get Anthos Ready. This Google Kubernetes Engine-centric quest of best practice hands-on labs focuses on security at scale when deploying and managing production GKE environments -- specifically role-based access control, hardening, VPC networking, and binary authorization.
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Earn a DRI badge by completing the Application Modernization - GKE multi-cluster multi-region infrastructure quest, where you demonstrate your understanding of GKE Best-practices
GKE Networking, GKE Security, GKE multi-clusters architecture, VPC networking custom networking mode and VPC routing
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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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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Earn a DRI badge by completing the Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls quest, where you demonstrate your capabilities implementing VPC networking custom networking mode, Private Google Access, Cloud DNS response policies, VPC routing and Service Controls.
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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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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Le pipeline di dati in genere rientrano in uno dei paradigmi EL (Extract, Load), ELT (Extract, Load, Transform) o ETL (Extract, Transform, Load). Questo corso descrive quale paradigma dovrebbe essere utilizzato e quando per i dati in batch. Inoltre, questo corso tratta diverse tecnologie su Google Cloud per la trasformazione dei dati, tra cui BigQuery, l'esecuzione di Spark su Dataproc, i grafici della pipeline in Cloud Data Fusion e trattamento dati serverless con Dataflow. Gli studenti fanno esperienza pratica nella creazione di componenti della pipeline di dati su Google Cloud utilizzando Qwiklabs.
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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 on Google Cloud. Dopo il completamento di questo corso, iscriviti al corso Building Batch Data Pipelines on Google Cloud.
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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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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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Flex your Google Clout! Each week unlocks a new cloud puzzle. How fast can you find the solution? Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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Flex your Google Clout! Each day unlocks a new cloud puzzle. Complete all five and you’ll earn the inaugural Google Cloud badge! Share your score on your choice of social networks and join the conversation over in the Google Cloud Community.
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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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Google Cloud, in partnership with Harvard Global Health Institute, released the COVID-19 Public Forecasts to serve as an additional resource for healthcare, the public sector, and other organizations responding to the pandemic. In this edition of the Work and Play Series, we are going to learn how to use that data to make predictions and visualizations. You’ll get hands-on experience with exactly the same tools being used to help solve complex problems and keep people safe and healthy.
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Earn a skill badge by completing the Build and Secure Networks in Google Cloud course, where you will learn about multiple networking-related resources to build, scale, and secure your applications on Google Cloud. 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 the skill badge, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Developing apps with Vertex AI Agent Builder: Search
Earned giu 5, 2024 EDT
Vector Search and Embeddings
Earned giu 5, 2024 EDT
Introduction to Image Generation - Italiano
Earned mag 21, 2024 EDT
Introduction to Generative AI Studio - Italiano
Earned mag 21, 2024 EDT
Generative AI for Business Leaders
Earned mag 15, 2024 EDT
Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Italiano
Earned mag 15, 2024 EDT
Introduction to Responsible AI - Italiano
Earned mag 14, 2024 EDT
Introduction to Large Language Models - Italiano
Earned mag 14, 2024 EDT
Mitigate Threats and Vulnerabilities with Security Command Center
Earned mag 9, 2024 EDT
Security Best Practices in Google Cloud
Earned mag 7, 2024 EDT
Google Kubernetes Engine Best Practices: Security
Earned mag 3, 2024 EDT
Application Modernization - GKE multi-cluster multi-region infrastructure
Earned apr 10, 2024 EDT
Infra Foundations - Implementing Least Privilege for Service Accounts
Earned mar 12, 2024 EDT
Infra Foundations - Implementing Private Google Access for VPC Service Controls
Earned mar 8, 2024 EST
Introduction to Generative AI - Italiano
Earned gen 22, 2024 EST
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Italiano
Earned gen 11, 2024 EST
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Italiano
Earned gen 3, 2024 EST
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
Earned dic 27, 2023 EST
Preparing for the Professional Cloud Architect Exam - Italiano
Earned nov 19, 2022 EST
#GoogleClout Set 6 (5/10)
Earned set 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 5 (4/10)
Earned set 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 4 (3/10)
Earned set 11, 2022 EDT
#GoogleClout Set 3 (2/10)
Earned set 10, 2022 EDT
#GoogleClout Set 2, 1/10
Earned set 10, 2022 EDT
#GoogleClout Set 1
Earned apr 16, 2022 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
Earned dic 19, 2021 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Italiano
Earned dic 17, 2021 EST
Work and Play: Healthcare with Google Cloud
Earned mar 7, 2021 EST
Build a Secure Google Cloud Network
Earned dic 16, 2020 EST