Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português'

Google Cloud Training

от партнера

Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em PortuguêsGoogle Cloud

Об этом курсе

Com a incorporação do machine learning aos pipelines de dados, as empresas podem extrair mais insights. Neste curso, mostramos várias maneiras de incluir o machine learning nos pipelines de dados no Google Cloud Platform, dependendo do nível de personalização necessário. Explicamos como usar o AutoML quando você precisar de pouca ou nenhuma personalização. Para recursos de machine learning mais personalizados, mostramos como usar o AI Platform Notebooks e o BigQuery Machine Learning. Também explicamos como produzir soluções de machine learning usando o Kubeflow. Além disso, haverá atividades práticas de criação de modelos de ML no Google Cloud Platform usando o QwikLabs.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 5 из 5 в программе

Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Средний уровень

Прибл. 9 часов на выполнение

Португальский (бразильский)

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 5 из 5 в программе

Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Средний уровень

Прибл. 9 часов на выполнение

Португальский (бразильский)

Преподаватели

Google Cloud Training

1 883 850 учащихся

1 022 курса

от партнера

Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

1 минута на завершение

Introdução

1 минута на завершение

1 видео ((всего 1 мин.))

Неделя

Неделя 2

18 минут на завершение

Introdução ao Analytics e à IA

18 минут на завершение

4 видео ((всего 8 мин.))

Неделя

Неделя 3

1 ч. на завершение

APIs de modelos de ML pré-criadas para dados não estruturados

1 ч. на завершение

5 видео ((всего 13 мин.))

5 видео

Introdução ao módulo24

Os dados não estruturados são complicados3мин

APIs de ML para enriquecimento de dados4мин

Introdução ao laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados41

Coursera: Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs4мин

1 практическое упражнение

APIs de modelos de ML pré-criadas para dados não estruturados10мин

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

Análise de Big Data com notebooks

2 ч. на завершение

4 видео ((всего 7 мин.))

Неделя

Неделя 5

2 ч. на завершение

Pipelines de ML de produção com o Kubeflow

2 ч. на завершение

6 видео ((всего 10 мин.))

Неделя

Неделя 6

2 ч. на завершение

Criar modelos personalizados com o SQL no BigQuery ML

2 ч. на завершение

6 видео ((всего 12 мин.))

6 видео

Introdução ao módulo27

BigQuery ML para criação rápida de modelos3мин

Modelos com suporte7мин

Introdução ao laboratório: Prever a duração de um trajeto de bicicleta com um modelo de regressão no BigQuery ML20

Introdução ao laboratório: Recomendações de filmes no BigQuery ML16

Resumo15

1 практическое упражнение

Criar modelos personalizados com o SQL no BigQuery ML10мин

Неделя

Неделя 7

1 ч. на завершение

Criar modelos personalizados com o AutoML

1 ч. на завершение

6 видео ((всего 24 мин.))

Неделя

Неделя 8

1 минута на завершение

Resumo

1 минута на завершение

1 видео ((всего 1 мин.))

Специализация Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português: общие сведения

Nesta especialização on-line intensiva de cinco semanas, os participantes terão uma introdução prática sobre como projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a projetar sistemas de processamento de dados, criar canais completos e análises de dados e desenvolver soluções de aprendizado de máquina. Neste curso, abordamos dados estruturados, não estruturados e de streaming.

Neste curso, os participantes irão adquirir as seguintes habilidades: • projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform • usar dados não estruturados com as APIs do Spark e de aprendizado de máquina no Cloud Dataproc • processar dados em lote e streaming com a implementação de canais de dados de escalonamento automático no Cloud Dataflow • derivar insights de negócios a partir de conjuntos de dados extremamente grandes usando o Google BigQuery • treinar, avaliar e prever com modelos de aprendizado de máquina usando o TensorFlow e o Cloud ML • ativar insights instantâneos dos dados de streaming Esta aula destina-se a desenvolvedores experientes responsáveis pelo gerenciamento de transformações de Big Data. >>> Ao se inscrever nesta especialização, você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Часто задаваемые вопросы

Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.
Когда я получу сертификат о прохождении курса?
Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.
Почему я не могу прослушать этот курс?
Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro

Об этом курсе