Informações sobre o curso

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)
Legendas: Português (Brasil), Inglês

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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 .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.