São Paulo - Brás ROBERTO SIMONSEN
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IMPLANTAÇÃO DE SERVIÇOS EM NUVEM - GOOGLE CLOUD FOUNDATIONS

Sobre o Curso

ÁREA
Tecnologia da Informa

CARGA HORÁRIA
80 horas - sendo:
40 horas - Competências Técnicas

PERÍODO DE REALIZAÇÃO DO CURSO
21 dias a partir da data de inscrição

UNIDADE
Escola Senai "Roberto Simonsen"
Rua Monsenhor Andrade, 298 - Brás | São Paulo CEP: 03008-000

TELEFONE
11 3322-5000

E-MAIL
senaibras@sp.senai.br

TURMA(S)

VALOR
Gratuito

Resumo

O curso de Implantação de Serviços em Nuvem - Google Cloud Foundations tem por objetivo preparar o estudante para certificações Cloud Digital Leader, permitindo articular os recursos dos principais produtos e serviços do Google Cloud, desenvolvendo capacidades que possibilitem ao concluinte implementar serviços de armazenamento e análise de dados, utilizando as principais tecnologias da área disponíveis nos serviços de nuvem.

Requisito

O aluno deverá, no início do curso, ter no mínimo 14 anos de idade.
O aluno deverá ter concluído o Nível Fundamental.
Ter conhecimento básico de serviços relacionados à nuvem; Ter conhecimentos básicos em banco de dados;;

Turmas disponíveis - Inscrição presencial
VAGAS DISPONIVEIS NA ESCOLA NO PERIODO DESCRITO NO CAMPO OBSERVAÇÃO.

Tutorial

Programação do Curso


1. Reconhecer as características de arquitetura de nuvem e arquitetura tradicional
2. Controlar acesso por meio do Cloud Identity and Access Management (IAM)
3. Acessar linha de comando via interface do GCloud utilizando Cloud Shell e ferramentas de automação e gerenciamento
4. Reconhecer aplicações do Aplication Programming Interface (API) da Google Cloud
5. Criar e executar máquinas virtuais dentro da infraestrutura do Google - Compute Engine
6. Configurar e disponibilizar as principais formas de armazenamento de dados em nuvem
7. Realizar segurança e distribuição no acesso a Cloud
8. Configurar o Software Development Kit (SDK) do Cloud
9. Executar código de linguagem de programação PaaS com AppEngine
10. Configurar e executar ambientes de BigData
11. Configurar e executar ambiente de Machine Learning (ML)
12. Gerenciar faturamento