Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 8 horas para completar
Português (Brasil)
Legendas: Português (Brasil), Inglês
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Português (Brasil)
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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

6 minutos para concluir

Introdução

6 minutos para concluir
2 vídeos (Total 6 mín.)
2 videos
Primeiros passos no Google Cloud Platform e no Qwiklabs4min
1 hora para concluir

Introdução à análise de dados e IA

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 18 mín.)
4 videos
Machine learning e IA3min
Opções de ML do Google Cloud Platform1min
Jogo: revisão dos principais conceitos de ML5min
1 exercício prático
Introdução à análise de dados e IA30min
1 hora para concluir

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

1 hora para concluir
3 vídeos (Total 9 mín.)
3 videos
APIs ML para enriquecimento de dados4min
Introdução ao laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados47s
1 exercício prático
APIs de modelo de ML pré-criadas para dados não estruturados4min
2 horas para concluir

Análises de Big Data com o Cloud AI Platform Notebooks

2 horas para concluir
3 vídeos (Total 7 mín.)
3 videos
A mágica do BigQuery e a relação com o Pandas1min
Introdução ao laboratório: BigQuery no Jupyter Labs no AI Platform28s
1 exercício prático
Análises de Big Data com o Cloud AI Platform Notebooks30min
Semana
2

Semana 2

1 hora para concluir

Produção de modelos de ML personalizados

1 hora para concluir
6 vídeos (Total 14 mín.)
6 videos
Formas de fazer ML personalizado no GCP5min
Kubeflow4min
AI Hub1min
Introdução ao laboratório: Como executar modelos de IA no Kubeflow11s
Resumo23s
1 exercício prático
Produção de modelos de ML personalizados4min
2 horas para concluir

Como criar modelos personalizados com SQL no BigQuery ML

2 horas para concluir
6 vídeos (Total 15 mín.)
6 videos
Modelos de classificação, de regressão e de recomendações5min
ML sem supervisão com modelos de clustering2min
Introdução ao laboratório: Preveja a duração de passeios de bicicleta com um modelo de regressão no BQML19s
Introdução ao laboratório: Recomendações de filmes no BigQuery ML16s
Resumo15s
1 exercício prático
Criação de modelo personalizado com SQL no BigQuery ML4min
1 hora para concluir

Como criar modelos personalizados com o Cloud AutoML

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 26 mín.)
4 videos
AutoML Vision2min
AutoML NLP3min
AutoML Tables7min
1 exercício prático
Criar modelos personalizados com o Cloud AutoML4min
3 minutos para concluir

Resumo

3 minutos para concluir
1 vídeo (Total 3 mín.)
1 vídeos

Sobre Programa de cursos integrados 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

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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.