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.
이 강좌에 대하여
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
포르투갈어 (브라질)
자막: 포르투갈어 (브라질), 영어
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포르투갈어 (브라질)
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제공자:
Google 클라우드
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.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6분 필요
Introdução
Neste módulo, apresentamos o curso e a programação.
완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
완료하는 데 1시간 필요
Introdução à análise de dados e IA
Neste módulo, apresentamos as opções de ML no GCP.
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 18분)
4개의 동영상
Machine learning e IA3m
Opções de ML do Google Cloud Platform1m
Jogo: revisão dos principais conceitos de ML5m
1개 연습문제
Introdução à análise de dados e IA30m
완료하는 데 1시간 필요
APIs de modelo de ML pré-criadas para dados não estruturados
O assunto deste módulo é o uso de APIs de ML pré-criadas em dados não estruturados.
완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 9분)
3개의 동영상
APIs ML para enriquecimento de dados4m
Introdução ao laboratório: Como usar a API Natural Language para classificar textos não estruturados47
1개 연습문제
APIs de modelo de ML pré-criadas para dados não estruturados4m
완료하는 데 2시간 필요
Análises de Big Data com o Cloud AI Platform Notebooks
Neste módulo, explicamos como usar o Cloud AI Platform Notebooks.
완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 7분)
3개의 동영상
A mágica do BigQuery e a relação com o Pandas1m
Introdução ao laboratório: BigQuery no Jupyter Labs no AI Platform28
1개 연습문제
Análises de Big Data com o Cloud AI Platform Notebooks30m
완료하는 데 1시간 필요
Produção de modelos de ML personalizados
Neste módulo, mostramos como criar modelos de ML personalizados e apresentamos o Kubeflow e o AI Hub.
완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 14분)
6개의 동영상
Formas de fazer ML personalizado no GCP5m
Kubeflow4m
AI Hub1m
Introdução ao laboratório: Como executar modelos de IA no Kubeflow11
Resumo23
1개 연습문제
Produção de modelos de ML personalizados4m
완료하는 데 2시간 필요
Como criar modelos personalizados com SQL no BigQuery ML
O assunto deste módulo é o BigQuery ML.
완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 15분)
6개의 동영상
Modelos de classificação, de regressão e de recomendações5m
ML sem supervisão com modelos de clustering2m
Introdução ao laboratório: Preveja a duração de passeios de bicicleta com um modelo de regressão no BQML19
Introdução ao laboratório: Recomendações de filmes no BigQuery ML16
Resumo15
1개 연습문제
Criação de modelo personalizado com SQL no BigQuery ML4m
완료하는 데 1시간 필요
Como criar modelos personalizados com o Cloud AutoML
Neste módulo, apresentamos o Cloud AutoML para criar modelos robustos sem programação.
완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 26분)
1개 연습문제
Criar modelos personalizados com o Cloud AutoML4m
완료하는 데 3분 필요
Resumo
Neste módulo, recapitulamos os tópicos que você viu no curso.
완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상
Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português 특화 과정 정보
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.
자주 묻는 질문
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