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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
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  • الطبع بواسطة Google Cloud
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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.

الوحدات

Introdução ao curso

    • 1 Videos
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1 Videos

  • Introdução ao curso

Análises e IA

    • 4 Videos
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4 Videos

  • Introdução ao módulo
  • O que é IA?
  • Da análise de dados ad hoc às decisões orientadas por dados
  • Opções para modelos de ML no Google Cloud

Teste

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Introdução ao Analytics e à IA

APIs de modelo de ML pré-criadas

    • 5 Videos
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1 External Tool

  • Laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados

5 Videos

  • Introdução ao módulo
  • Os dados não estruturados são complicados
  • APIs de ML para enriquecimento de dados
  • Introdução ao laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados
  • Coursera: Introdução ao Google Cloud Platform e o Qwiklabs

Teste

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1 Assignment

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

Análise de Big Data com notebooks

    • 4 Videos
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  • Laboratório: BigQuery no JupyterLab na Vertex AI

4 Videos

  • Introdução ao módulo
  • O que é um notebook?
  • O recurso mágico do BigQuery e vínculos ao Pandas
  • Introdução ao laboratório: BigQuery no JupyterLab na Vertex AI

Teste

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1 Assignment

  • Análise de Big Data com os Notebooks

Pipelines de ML na produção

    • 6 Videos
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  • Laboratório: Como executar pipelines na Vertex AI

6 Videos

  • Introdução ao módulo
  • Maneiras de usar ML no Google Cloud
  • Vertex AI Pipelines
  • TensorFlow Hub
  • Introdução ao laboratório: Como executar pipelines na Vertex AI
  • Resumo

Teste

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1 Assignment

  • Pipelines de ML na produção

BigQuery ML

    • 6 Videos
    • 2 ExternalTool
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  • Prever a duração de um trajeto de bicicleta com um modelo de regressão no BigQuery ML
  • Laboratório: Recomendações de filmes no BigQuery ML

6 Videos

  • Introdução ao módulo
  • BigQuery ML para criação rápida de modelos
  • Modelos com suporte
  • Introdução ao laboratório: Prever a duração de um trajeto de bicicleta com um modelo de regressão no BigQuery ML
  • Introdução ao laboratório: Recomendações de filmes no BigQuery ML
  • Resumo

Teste

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Criação de modelo personalizado com SQL no BigQuery ML

AutoML

    • 6 Videos
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6 Videos

  • Introdução ao módulo
  • Por que usar o AutoML?
  • AutoML Vision
  • Processamento de linguagem natural do AutoML
  • AutoML Tables
  • Resumo

Teste

    • 1 Assignment
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1 Assignment

  • Criação de modelo personalizado com o AutoML

Resumo

    • 1 Videos
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  • Resumo do curso

Untitled Lesson

    • 1 Readings
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1 Readings

  • Smart Analytics, Machine Learning and AI on Google Cloud

Auto Summary

Unlock the potential of your data with "Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud Platform (GCP)" in Brazilian Portuguese. This advanced course is ideal for IT and Computer Science professionals looking to integrate machine learning into their data pipelines using GCP. Led by expert instructors from Coursera, this course delves into various methods of incorporating machine learning, from automated solutions with AutoML to customizable options using Notebooks and BigQuery ML. Additionally, you'll explore the deployment of machine learning solutions with Vertex AI, equipping you with the skills to enhance data-driven insights. The course offers flexible subscription options, including Starter and Professional plans, catering to different learning needs and career goals. Although the duration is not specified, the professional-level content ensures a comprehensive understanding of machine learning applications on GCP. Perfect for data enthusiasts and professionals eager to elevate their expertise, this course promises a deep dive into smart analytics and AI, preparing you for the evolving demands of the tech industry.

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