Acerca de este Curso
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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudo, de 8 a 12 horas por semana...

Portugués (de Brasil)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
11 minutos para completar

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

2 videos (Total 5 minutos), 1 cuestionario
2 videos
Considerações sobre machine learning2m
1 ejercicio de práctica
Pré-teste do curso de machine learning6m
3 horas para completar

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

21 videos (Total 109 minutos), 2 cuestionarios
21 videos
Tipos de ML3m
O canal de ML2m
Variantes do modelo de ML7m
Como classificar um problema de ML2m
Como usar machine learning (ML)8m
Otimização9m
Um playground de rede neural18m
Como combinar atributos3m
Engenharia de atributos3m
Modelos de imagem5m
ML eficaz2m
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5m
Métricas de erro3m
Precisão2m
Precisão e recall5m
Como criar conjuntos de dados de machine learning3m
Como dividir conjuntos de dados6m
Python Notebooks1m
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3m
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 18m
5 horas para completar

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

15 videos (Total 65 minutos), 5 cuestionarios
15 videos
O que é o TensorFlow?5m
Principais características do TensorFlow5m
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7s
Revisão do laboratório TensorFlow10m
API Estimator8m
Machine learning com o tf.estimator15s
Revisão do laboratório Estimator7m
Como criar ML eficaz6m
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38s
Revisão do laboratório Refatoração4m
Treine e avalie4m
Monitoramento1m
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2m
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 28m
2 horas para completar

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

7 videos (Total 28 minutos), 2 cuestionarios
7 videos
Por que usar o Cloud ML Engine?6m
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1m
Como empacotar o treinador3m
TensorFlow Serving3m
Laboratório: Como escalonar ML39s
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 34m
3 horas para completar

Módulo 4: Engenharia de atributos

16 videos (Total 92 minutos), 2 cuestionarios
16 videos
Atributos bons7m
Causalidade8m
Numérico5m
Exemplos suficientes7m
Dados brutos para os atributos1m
Atributos categóricos8m
Cruzamento de atributos3m
Como criar intervalos3m
Amplitude e profundidade5m
Onde aplicar a engenharia de atributos3m
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3m
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10m
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15m
Níveis de abstração de ML4m
Resumo1m
1 ejercicio de práctica
Teste do módulo 46m

Acerca de Google Cloud

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....

Acerca de Programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

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 Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.