Informações sobre o curso

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 5 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudo, de 8 a 12 horas por semana...

Portuguese (Brazilian)

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Portuguese (Brazilian)

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
11 minutos para concluir

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

...
2 vídeos ((Total 5 mín.)), 1 teste
2 videos
Considerações sobre machine learning2min
1 exercício prático
Pré-teste do curso de machine learning6min
3 horas para concluir

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

...
21 vídeos ((Total 109 mín.)), 2 testes
21 videos
Tipos de ML3min
O canal de ML2min
Variantes do modelo de ML7min
Como classificar um problema de ML2min
Como usar machine learning (ML)8min
Otimização9min
Um playground de rede neural18min
Como combinar atributos3min
Engenharia de atributos3min
Modelos de imagem5min
ML eficaz2min
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5min
Métricas de erro3min
Precisão2min
Precisão e recall5min
Como criar conjuntos de dados de machine learning3min
Como dividir conjuntos de dados6min
Python Notebooks1min
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3min
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2min
1 exercício prático
Teste do módulo 18min
5 horas para concluir

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

...
15 vídeos ((Total 65 mín.)), 5 testes
15 videos
O que é o TensorFlow?5min
Principais características do TensorFlow5min
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7s
Revisão do laboratório TensorFlow10min
API Estimator8min
Machine learning com o tf.estimator15s
Revisão do laboratório Estimator7min
Como criar ML eficaz6min
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38s
Revisão do laboratório Refatoração4min
Treine e avalie4min
Monitoramento1min
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2min
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7min
1 exercício prático
Teste do módulo 28min
2 horas para concluir

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

...
7 vídeos ((Total 28 mín.)), 2 testes
7 videos
Por que usar o Cloud ML Engine?6min
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1min
Como empacotar o treinador3min
TensorFlow Serving3min
Laboratório: Como escalonar ML39s
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10min
1 exercício prático
Teste do módulo 34min
3 horas para concluir

Módulo 4: Engenharia de atributos

...
16 vídeos ((Total 92 mín.)), 2 testes
16 videos
Atributos bons7min
Causalidade8min
Numérico5min
Exemplos suficientes7min
Dados brutos para os atributos1min
Atributos categóricos8min
Cruzamento de atributos3min
Como criar intervalos3min
Amplitude e profundidade5min
Onde aplicar a engenharia de atributos3min
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3min
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10min
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15min
Níveis de abstração de ML4min
Resumo1min
1 exercício prático
Teste do módulo 46min

Sobre 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....

Sobre o Programa de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform 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 Engineering on Google Cloud Platform em Português

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.