Специализация: общие сведения

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Промежуточный уровень

Прибл. 1 месяц на выполнение

Около 13 ч/неделю

Португальский (бразильский)

Субтитры: Португальский (бразильский), Английский, Немецкий, Французский, Испанский, Японский...

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Специализация: принцип работы

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro

Este curso rápido sob demanda apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes as funcionalidades do processamento de dados. Ao final deste curso, você terá aprendido a: • Identificar o objetivo e o valor dos principais produtos de Big Data e Machine Learning no Google Cloud Platform • Usar o Cloud SQL e o Cloud Dataproc para migrar as atuais cargas de trabalho MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive para o Google Cloud Platform • Usar o BigQuery e o Cloud Datalab para fazer análises de dados interativas • Escolher entre o Cloud SQL, o BigTable e o Datastore • Treinar e usar uma rede neural com o TensorFlow • Escolher entre diferentes produtos de processamento de dados no Google Cloud Platform Para se inscrever neste curso, você deve ter aproximadamente um (1) ano de experiência em um ou mais destes itens: • Uma linguagem de consulta (como SQL) • Atividades de extração, transformação e carga • Modelagem de dados • Machine learning e/ou estatísticas • Programação em Python Observações sobre a Conta do Google: • Para se inscrever na avaliação gratuita do Google Cloud Platform, você precisa de uma Conta do Google/Gmail, além de um cartão de crédito ou uma conta bancária. Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China. • Se você for um cliente do Google Cloud Platform com endereço de faturamento na União Europeia (UE) e na Rússia, leia a documentação de visão geral sobre o IVA em: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview. • Veja mais perguntas frequentes sobre a avaliação gratuita do Google Cloud Platform no site: https://cloud.google.com/free-trial/. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/

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Курс2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Este curso rápido de uma semana sob demanda oferece aos participantes uma introdução prática ao design e à criação de modelos de machine learning no Google Cloud Platform. Com apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades práticas de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML. OBJETIVOS Os participantes desenvolverão as seguintes habilidades: ● Identificar casos de uso de machine learning ● Criar um modelo de ML usando o TensorFlow ● Criar modelos de ML escalonáveis e implantáveis usando o Cloud ML ● Entender a importância do pré-processamento e da combinação de atributos ● Incorporar conceitos avançados de ML nos modelos criados ● Produzir modelos de ML treinados PRÉ-REQUISITOS Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam ter: ● Concluído o curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU experiência equivalente ● Proficiência básica em linguagem de consulta comum, como SQL ● Experiência com atividades de extração, transformação, carga e modelagem de dados ● Desenvolvido aplicativos com linguagem de programação comum, como Python ● Familiaridade com machine learning e/ou estatísticas Observações sobre a Conta do Google: • Para se inscrever na avaliação gratuita do Google Cloud Platform, você precisa de uma Conta do Google/Gmail, além de um cartão de crédito ou uma conta bancária. Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China. • Se você for um cliente do Google Cloud Platform com endereço de faturamento na União Europeia (UE) e na Rússia, leia a documentação de descrição geral sobre o Imposto sobre Valor Agregado (IVA) em: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Veja mais perguntas frequentes sobre a avaliação gratuita do Google Cloud Platform no site: https://cloud.google.com/free-trial/

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Курс3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Este curso intensivo de uma semana é uma continuação dos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de palestras em vídeo, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar e gerenciar clusters de computação para executar jobs do Hadoop, Spark, Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. Você também verá como acessar várias opções do Cloud Storage a partir dos seus clusters de computação, além de integrar recursos de aprendizado de máquina do Google aos seus programas de análise. Nos laboratórios práticos, você poderá criar e gerenciar clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI, além de usar um cluster para executar jobs do Spark e do Pig. Em seguida, você criará blocos de notas do Jupyter que se integram ao BigQuery e ao Cloud Storage e utilizam Spark. Por fim, você integrará as APIs de aprendizado de máquina à sua análise de dados. Pré-requisitos • curso Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou experiência equivalente) • conhecimentos básicos de Python

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Курс4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow em Português Brasileiro

Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Com apresentações conduzidas por instrutores, demonstrações e laboratórios práticos, os alunos aprenderão como executar armazenamento de dados, análise e processamento de canal em um ambiente autônomo. Pré-requisitos: • Curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals • Experiência com uma linguagem de consulta semelhante a SQL para analisar dados • Conhecimento em Python ou Java Observações sobre a Conta do Google: • Para se inscrever na avaliação gratuita do Google Cloud Platform, você precisa de uma Conta do Google/Gmail, além de um cartão de crédito ou uma conta bancária. Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China. • Se você for um cliente do Google Cloud Platform com endereço de faturamento na União Europeia (UE) e na Rússia, leia a visão geral sobre o Imposto sobre Valor Agregado (IVA) na documentação em: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Veja mais perguntas frequentes sobre a avaliação gratuita do Google Cloud Platform no site: https://cloud.google.com/free-trial/

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Преподаватели

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Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.