Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro
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Approx. 12 hours to complete
Course Summary
Learn how to use Google Cloud Platform (GCP) to process and analyze big data and machine learning. This course covers the fundamentals of GCP and its big data and machine learning services.Key Learning Points
- Gain practical experience with GCP's big data and machine learning services
- Learn how to use GCP's data storage, processing and analytics services
- Understand how to build and deploy machine learning models on GCP
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- Big Data Engineer
- USA: $120,000
- India: ₹1,000,000
- Spain: €45,000
- Data Scientist
- USA: $130,000
- India: ₹1,200,000
- Spain: €50,000
- Machine Learning Engineer
- USA: $140,000
- India: ₹1,500,000
- Spain: €55,000
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Learning Outcomes
- Ability to use GCP's big data and machine learning services
- Understanding of GCP's data storage, processing and analytics services
- Ability to build and deploy machine learning models on GCP
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic programming knowledge
- Familiarity with cloud computing
Course Difficulty Level
IntermediateCourse Format
- Online
- Self-paced
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- Google Cloud Certified - Professional Data Engineer
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Description
Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes os recursos do processamento de dados.
Outline
- Introdução à especialização Data Engineering, Big Data, and Machine Learning no Google Cloud Platform
- Apresentação do curso Big Data and Machine Learning Fundamentals
- Introdução ao Google Cloud Platform
- Potência de computação de cargas de trabalho de ML e analíticas
- Demonstração: como criar uma VM no Compute Engine
- Armazenamento flexível com o Google Cloud Storage
- Crie na rede global do Google
- Segurança: no local versus nativa do Cloud
- Evolução das ferramentas de Big Data do Google Cloud
- Primeiros passos com o Google Cloud Platform e o Qwiklabs
- Como escolher a abordagem certa
- O que você pode fazer com o Google Cloud Platform
- Atividade: explore arquiteturas reais de solução do cliente
- Papéis principais de uma organização orientada por dados
- Programa de conjuntos de dados públicos do Google Cloud
- Recursos do módulo
- Revisão do módulo
- Recomendação de produtos com o Cloud SQL e o Spark
- Como as empresas usam os sistemas de recomendação
- Introdução ao machine learning
- Desafio: ML para recomendação de aluguel de casas
- Abordagem: mudança do local para o Google Cloud Platform
- Demonstração: como criar um job do Apache Spark em 10 minutos ou menos
- Desafio: como usar e ajustar clusters no local
- Mova armazenamento para fora do cluster com o Google Cloud Storage
- Introdução ao laboratório
- Revisão do módulo
- Revisão do módulo
- Faça a predição das compras de visitantes com o BigQuery ML
- Introdução ao BigQuery
- Demonstração: como consultar dois bilhões de linhas do código do GitHub em menos de 30 segundos
- BigQuery: mecanismo SQL rápido
- Demonstração: como explorar dados de compartilhamento de bicicletas com o SQL
- Qualidade dos dados
- Armazenamento gerenciado do BigQuery
- Insights de dados geográficos
- Demonstração: como analisar raios com o BigQuery GIS
- Como escolher um tipo de modelo de ML para dados estruturados
- Como prever o valor da vida útil do cliente
- BigQuery ML: crie modelos com o SQL
- Fases do ciclo de vida do modelo de ML
- BigQuery ML: tutorial dos principais recursos
- Introdução ao laboratório
- Recursos do módulo
- Revisão do módulo
- Crie pipelines de dados de streaming com o Cloud Pub/Sub e Cloud Dataflow
- Desafios modernos do pipeline de dados
- Arquiteturas orientadas a mensagens com o Cloud Pub/Sub
- Como projetar pipelines de streaming com o Apache Beam
- Como implementar pipelines de streaming no Cloud Dataflow
- Como visualizar insights com o Data Studio
- Como criar gráficos com o Data Studio
- Demonstração: tutorial do Data Studio
- Introdução ao laboratório
- Recursos do módulo
- Revisão do módulo
- Classifique imagens com modelos pré-criados usando a API Vision e o Cloud AutoML
- Onde a ML não estruturada é usada nos negócios?
- Como a ML funciona em dados não estruturados?
- Demonstração: ML incorporada ao Google Fotos
- Comparação de abordagens da ML
- Demonstração: como usar elementos básicos da ML
- Como usar IA pré-criada para criar um bot de bate-papo
- Como personalizar modelos pré-criados com o AutoML
- Introdução ao laboratório
- Como criar um modelo personalizado
- Demonstração: classificação de texto feita de três maneiras
- Recursos adicionais para criar modelos personalizados
- Revisão do módulo
- Resumo
- Resumo do curso
Summary of User Reviews
Explore the fundamentals of big data and machine learning on Google Cloud Platform with this comprehensive course. Users highly recommend this course for its clear and engaging content, hands-on exercises, and knowledgeable instructor.Pros from User Reviews
- Clear and engaging content that makes complex concepts easy to understand
- Hands-on exercises that allow users to apply what they've learned
- Knowledgeable instructor who is responsive to questions and provides helpful feedback
- Well-structured course that builds upon previous lessons
- Great introduction to big data and machine learning on Google Cloud Platform
Cons from User Reviews
- Some users found the course to be too basic and not challenging enough
- Occasional technical issues with the course platform
- Course materials could be more organized and easier to navigate
- Lengthy quizzes that some users found tedious
- Price may be too high for some users
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