Profissionais de tecnologia estão convidados para participar do Google Onboard em São Paulo

SÃO PAULO – Acontece na próxima semana, no dia 2 de junho de 2017, o Google Onboard – acontece todo ano, fique atento – treinamento gratuito para desenvolvedores, programadores e especialistas em TI que querem se conhecer as tecnologias do Google Cloud Platform. O evento é gratuito e usará como espaço o Allianz Parque, em São Paulo, e no DevCamp, em Campinas. Haverá encontros com transmissão em tempo real em Belo Horizonte, Rio de Janeiro, Curitiba, Porto Alegre, Recife e Salvador.

Os locais de transmissão serão, em ordem: Allianz Parque, Expo Dom Pedro, Cinemark BH Shopping, Cinemark Botafogo Praia Shopping, Cinemark Shopping Mueller, Cinemark Shopping Bourbon Ipiranga, Cinemark Shopping RioMar e Cinemark Salvador Shopping.

Voltada à capacitação de profissionais para trabalhar na nuvem do Google, a “aula” será ministrada pelos principais especialistas em Cloud da companhia. O dia de treinamento será dividido em sete módulos focados nas tecnologias e soluções de nuvem do Google, como Google App Engine, Datastore, Storage, Container Engine, Compute Engine e Network, Big Data e Machine Learning.

As inscrições podem ser realizadas através do link Informações e estão abertas até um dia antes do Onboard. O público alvo é principalmente de desenvolvedores, gerentes de TI, analistas de sistemas, engenheiros de software e arquitetos de soluções que buscam explorar soluções de Cloud. Também podem participar executivos de tecnologia e de áreas de negócios que querem entender o potencial do Google Cloud Platform.

Agenda completa do Google Cloud OnBoard:

• Credenciamento
• Construa o futuro da nuvem
• Módulo 1 – Apresentando o Google Cloud Platform
• Módulo 2 – Primeiros passos com o Google Cloud Platform
• Almoço
• Módulo 3 – Google App Engine e Cloud Datastore
• Módulo 4 – Opções de armazenamento do Google Cloud Platform
• Módulo 5 – Google Container Engine
• Intervalo
• Módulo 6 – Google Compute Engine e Networking
• Módulo 7 – Big Data e Machine Learning
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