A incorporação de machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade de extrair insights dessas informações. Neste curso, mostramos as várias formas de incluir essa tecnologia em pipelines de dados do Google Cloud. Para casos de pouca ou nenhuma personalização, vamos falar sobre o AutoML. Para usar recursos de machine learning mais personalizados, vamos apresentar os Notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML). No curso, você também vai aprender sobre a produção de soluções de machine learning usando a Vertex AI.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro
This course is part of Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português Specialization
Instructor: Google Cloud Training
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What you'll learn
Saber a diferença entre ML, IA e aprendizado profundo.
Explicar o uso de APIs de ML em dados não estruturados.
Executar comandos do BigQuery nos Notebooks.
Criar modelos de ML usando a sintaxe do SQL no BigQuery.
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There are 9 modules in this course
Neste módulo, vamos apresentar o curso e a programação.
What's included
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Neste módulo, falamos sobre as opções de ML no Google Cloud.
What's included
4 videos1 assignment
O foco deste módulo é o uso de APIs de ML pré-criadas em dados não estruturados.
What's included
5 videos1 assignment1 app item
Neste módulo, vamos falar sobre como usar o Notebooks.
What's included
4 videos1 assignment1 app item
Neste módulo, falamos da criação de modelos de ML personalizados e apresentamos a Vertex AI e o TensorFlow Hub.
What's included
6 videos1 assignment1 app item
Este é um módulo sobre o BigQuery ML.
What's included
6 videos1 assignment2 app items
Criar modelos personalizados com o Vertex AI AutoML.
What's included
6 videos1 assignment
Neste módulo, vamos recapitular os temas abordados no curso.
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Links dos PDFs de todos os módulos
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