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.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português
von
Über diesen Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Portugiesisch (Brasilien)
Untertitel: Portugiesisch (Brasilien), Englisch
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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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
6 Minuten zum Abschließen
Introdução
Neste módulo, apresentamos o curso e a programação.
6 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
1 Stunde zum Abschließen
Introdução à análise de dados e IA
Neste módulo, apresentamos as opções de ML no GCP.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 18 min)
4 Videos
Machine learning e IA3m
Opções de ML do Google Cloud Platform1m
Jogo: revisão dos principais conceitos de ML5m
1 praktische Übung
Introdução à análise de dados e IA30m
1 Stunde zum Abschließen
APIs de modelo de ML pré-criadas para dados não estruturados
O assunto deste módulo é o uso de APIs de ML pré-criadas em dados não estruturados.
1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 9 min)
3 Videos
APIs ML para enriquecimento de dados4m
Introdução ao laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados47
1 praktische Übung
APIs de modelo de ML pré-criadas para dados não estruturados4m
2 Stunden zum Abschließen
Análises de Big Data com o Cloud AI Platform Notebooks
Neste módulo, explicamos como usar o Cloud AI Platform Notebooks.
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 7 min)
3 Videos
A mágica do BigQuery e a relação com o Pandas1m
Introdução ao laboratório: BigQuery no Jupyter Labs no AI Platform28
1 praktische Übung
Análises de Big Data com o Cloud AI Platform Notebooks30m
1 Stunde zum Abschließen
Produção de modelos de ML personalizados
Neste módulo, mostramos como criar modelos de ML personalizados e apresentamos o Kubeflow e o AI Hub.
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 14 min)
6 Videos
Formas de fazer ML personalizado no GCP5m
Kubeflow4m
AI Hub1m
Introdução ao laboratório: Como executar modelos de IA no Kubeflow11
Resumo23
1 praktische Übung
Produção de modelos de ML personalizados4m
2 Stunden zum Abschließen
Como criar modelos personalizados com SQL no BigQuery ML
O assunto deste módulo é o BigQuery ML.
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 15 min)
6 Videos
Modelos de classificação, de regressão e de recomendações5m
ML sem supervisão com modelos de clustering2m
Introdução ao laboratório: Preveja a duração de passeios de bicicleta com um modelo de regressão no BQML19
Introdução ao laboratório: Recomendações de filmes no BigQuery ML16
Resumo15
1 praktische Übung
Criação de modelo personalizado com SQL no BigQuery ML4m
1 Stunde zum Abschließen
Como criar modelos personalizados com o Cloud AutoML
Neste módulo, apresentamos o Cloud AutoML para criar modelos robustos sem programação.
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 26 min)
1 praktische Übung
Criar modelos personalizados com o Cloud AutoML4m
3 Minuten zum Abschließen
Resumo
Neste módulo, recapitulamos os tópicos que você viu no curso.
3 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min)
1 Video
Über den Spezialisierung 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 <<<
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
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Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
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