Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

Google Cloud Training

Offert par

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

À propos de ce cours

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.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 5 sur 5 dans le

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

Niveau intermédiaire

Approx. 9 heures pour terminer

Portugais (brésilien)

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Enseignant

Google Cloud Training

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Offert par

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.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

1 minute pour terminer

Introdução

1 minute pour terminer

1 vidéo (Total 1 min)

Semaine

Semaine 2

18 minutes pour terminer

Introdução ao Analytics e à IA

18 minutes pour terminer

4 vidéos (Total 8 min)

Semaine

Semaine 3

1 heure pour terminer

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

1 heure pour terminer

5 vidéos (Total 13 min)

5 vidéos

Introdução ao módulo24s

Os dados não estruturados são complicados3 min

APIs de ML para enriquecimento de dados4 min

Introdução ao laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados41s

Coursera: Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs4 min

1 exercice pour s'entraîner

APIs de modelos de ML pré-criadas para dados não estruturados10 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Análise de Big Data com notebooks

2 heures pour terminer

4 vidéos (Total 7 min)

À propos du Spécialisation Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

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

Foire Aux Questions

Puis-je prévisualiser un cours avant de m'inscrire ?
Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.
À quoi ai-je droit si je m'inscris ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.
Quand recevrai-je mon Certificat de Cours ?
Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Pourquoi ne puis-je pas assister à ce cours en auditeur libre ?
Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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

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