Conclua o selo de habilidade intermediário Implantar aplicativos do Kubernetes no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: configurar e criar imagens de contêiner do Docker, criar e gerenciar clusters do Google Kubernetes Engine (GKE), utilizar o kubectl para o gerenciamento eficiente de clusters e implantar aplicativos do Kubernetes com a prática de entrega contínua (CD). Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua capacidade de aplicar o conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua este curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo que pode ser compartilhado com seus contatos.
Earn a skill badge by completing the Get Started with Looker quest, where you learn how to analyze, visualize, and curate data using Looker Studio and Looker. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this Skill Badge, and the final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML. Os selos de habilidade são digitais e exclusivos. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua proficiência com os produtos e serviços do Cloud e comprovam sua habilidade de aplicar seu conhecimento em um ambiente prático e interativo. Conclua o curso com selo de habilidade e o laboratório com desafio da avaliação final para receber um selo digital que pode ser compartilhado com sua rede.
Neste curso, conhecemos os desafios mais comuns enfrentados pelos analistas de dados e como resolvê-los com as ferramentas de big data no Google Cloud. Ao longo do caminho, você vai aprender um pouco de SQL e se familiarizar com o uso do BigQuery e do Dataprep para analisar e transformar seus conjuntos de dados. Este é o primeiro curso da série From Data to Insights with Google Cloud. Depois de concluir este curso, inscreva-se no curso Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights.
O terceiro curso desta série é "Achieving Advanced Insights with BigQuery". Para continuar desenvolvendo seus conhecimentos sobre SQL, vamos aprender a usar funções avançadas e dividir uma consulta completa em etapas gerenciáveis. Você também vai conhecer a arquitetura interna do BigQuery (armazenamento fragmentado com base em colunas) e tópicos avançados do SQL, como campos aninhados e repetidos usando matrizes e structs. Por fim, vamos aprender a otimizar consultas para melhorar o desempenho e a proteger seus dados com visualizações autorizadas. Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud".
Este é o segundo curso da série "Data to Insights". Vamos aprender a fazer a ingestão de novos conjuntos de dados externos no BigQuery e visualizá-los no Looker Studio. Também vamos analisar conceitos intermediários de SQL, como as operações JOIN e UNION em várias tabelas, para analisar dados de diversas fontes. Observação: Mesmo que você tenha experiência em SQL, há aspectos específicos do BigQuery (como usar o cache de consultas e os caracteres curinga de tabela) que podem ser novidade para você. Depois de terminar este curso, faça sua inscrição no "Achieving Advanced Insights with BigQuery".
Neste curso para iniciantes, você vai aprender sobre o fluxo de trabalho de análise de dados no Google Cloud e sobre as ferramentas necessárias para explorar, analisar e visualizar dados. Também vamos falar sobre como compartilhar suas descobertas com partes interessadas. Com o auxílio de laboratórios práticos, aulas, testes, demonstrações e um estudo de caso, vamos aprender a transformar conjuntos de dados brutos em dados limpos para gerar visualizações e dashboards de alto impacto. Se você já trabalha com dados e quer ter sucesso no Google Cloud ou progredir na carreira, este curso vai ajudar você a começar. Qualquer pessoa que trabalha ou usa análise de dados de forma profissional pode se beneficiar com este curso.
De acordo com um relatório da McKinsey & Company, o potencial da IA generativa para aumentar a produtividade poderia injetar trilhões de dólares em valor na economia global – e a era está apenas começando. Então, agora é a melhor hora para começar! Jogue agora para ganhar experiência prática com as ferramentas Gen AI mais recentes. Conclua todos os oito laboratórios para ganhar sua primeira credencial do Google Cloud.
O curso Descobrindo a IA Generativa - Vertex AI é uma coleção de laboratórios sobre como usar a IA generativa no Google Cloud. Nos laboratórios, você vai aprender como usar os modelos da família da API Vertex AI PaLM, incluindo text-bison, chat-bison, e textembedding-gecko. Você também vai aprender sobre design de comandos, práticas recomendadas, e como isso pode ser usado para gerar ideias, classificar, extrair e resumir textos e muito mais. Saiba também como ajustar um modelo de fundação com um treinamento personalizado no Vertex AI e implantá-lo em um endpoint do Vertex AI.
A Business Leader in Generative AI can articulate the capabilities of core cloud Generative AI products and services and understand how they benefit organizations. This course provides an overview of the types of opportunities and challenges that companies often encounter in their digital transformation journey and how they can leverage Google Cloud's generative AI products to overcome these challenges.
Quais são as práticas recomendadas para implementar machine learning no Google Cloud? O que é Vertex AI e como é possível usar a plataforma para criar, treinar e implantar modelos de machine learning do AutoML com rapidez e sem escrever nenhuma linha de código? O que é machine learning e que tipos de problema ele pode resolver? O Google pensa em machine learning de uma forma um pouco diferente. Para nós, o processo de ML é sobre fornecer uma plataforma unificada para conjuntos de dados gerenciados, como uma Feature Store, uma forma de criar, treinar e implantar modelos de machine learning sem escrever nenhuma linha de código. Além disso, o ML também é sobre a habilidade de rotular dados, criar notebooks do Workbench usando frameworks (como TensorFlow, SciKit Learn, Pytorch e R) e muito mais. A plataforma Vertex AI também inclui a possibilidade de treinar modelos personalizados, criar pipelines de componente e realizar previsões em lote e on-line. Também falamos sobre as cinco fas…
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.
In this course, we introduce you to Google Meet, Google’s video conference software included with Google Workspace. You learn how to create and manage video conference meetings using Google Meet. You explore different ways to open Google Meet and add people to a video conference. You also learn how to join meetings from different sources like calendar events or meeting links. We discuss how Google Meet can help you better communicate, exchange ideas, and share resources with your team wherever they are. You learn how to customize the Google Meet environment to fit your needs and how to effectively use chat messages during a video conference. You also explore different ways to share resources, such as by using calendar invites or attachments. You learn about using host controls in Google Meet to manage participants and utilize interactive moderation features. You also learn how to record and live stream video conferences.
This course builds on some of the concepts covered in the earlier Google Sheets course. In this course, you will learn how to apply and customize themes In Google Sheets, and explore conditional formatting options. You will learn about some of Google Sheets’ advanced formulas and functions. You will explore how to create formulas using functions, and you will also learn how to reference and validate your data in a Google Sheet. Spreadsheets can hold millions of numbers, formulas, and text. Making sense of all of that data can be difficult without a summary or visualization. This course explores the data visualization options in Google Sheets, such as charts and pivot tables. Google Forms are online surveys used to collect data and provide the opportunity for quick data analysis. You will explore how Forms and Sheets work together by connecting collected Form data to a spreadsheet, or by creating a Form from an existing spreadsheet.
In this course we will introduce you to Google Sheets, Google’s cloud-based spreadsheet software, included with Google Workspace. With Google Sheets, you can create and edit spreadsheets directly in your web browser—no special software is required. Multiple people can work simultaneously, you can see people’s changes as they make them, and every change is saved automatically. You will learn how to open Google Sheets, create a blank spreadsheet, and create a spreadsheet from a template. You will add, import, sort, filter and format your data using Google Sheets and learn how to work across different file types. Formulas and functions allow you to make quick calculations and better use your data. We will look at creating a basic formula, using functions, and referencing data. You will also learn how to add a chart to your spreadsheet. Google Sheets spreadsheets are easy to share. We will look at the different ways you can share with others. We will also discuss how to track changes…
As tecnologias de nuvem podem agregar muito valor a uma organização e, ao combinar esse poder com dados, o potencial de crescer e criar novas experiências para os clientes é ainda maior. O curso "Como é feita a transformação de dados com o Google Cloud" mostra como os dados agregam valor às organizações e como o Google Cloud torna esses dados eficientes e acessíveis. Este curso, que faz parte do programa de aprendizado do Líder digital do Cloud, se destina às pessoas que querem crescer na profissão e construir o futuro da empresa.
Enterprises of all sizes have trouble making their information readily accessible to employees and customers alike. Internal documentation is frequently scattered across wikis, file shares, and databases. Similarly, consumer-facing sites often offer a vast selection of products, services, and information, but customers are frustrated by ineffective site search and navigation capabilities. This course teaches you to use Generative AI App Builder to integrate enterprise-grade generative AI search.
Neste curso, vamos conhecer o Vertex AI Studio, uma ferramenta para interagir com modelos de IA generativa, prototipar ideias comerciais e colocá-las em produção. Com a ajuda de um caso de uso imersivo, lições interessantes e um laboratório, você vai conhecer o ciclo de vida do comando à produção, além de usar o Vertex AI Studio para aplicativos multimodais do Gemini, design e engenharia de comandos e ajuste de modelos. O objetivo é permitir que você descubra todo o potencial da IA generativa nos seus projetos com o Vertex AI Studio.
Neste curso, ensinamos a criar um modelo de legenda para imagens usando aprendizado profundo. Você vai aprender sobre os diferentes componentes de um modelo de legenda para imagens, como o codificador e decodificador, e de que forma treinar e avaliar seu modelo. Ao final deste curso, você será capaz de criar e usar seus próprios modelos de legenda para imagens.
Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.
Este curso é uma introdução ao mecanismo de atenção, uma técnica avançada que permite que as redes neurais se concentrem em partes específicas de uma sequência de entrada. Você vai entender como a atenção funciona e como ela pode ser usada para melhorar o desempenho de várias tarefas de machine learning (como tradução automática, resumo de texto e resposta a perguntas).
Este curso apresenta um resumo da arquitetura de codificador-decodificador, que é uma arquitetura de machine learning avançada e frequentemente usada para tarefas sequência para sequência (como tradução automática, resumo de textos e respostas a perguntas). Você vai conhecer os principais componentes da arquitetura de codificador-decodificador e aprender a treinar e disponibilizar esses modelos. No tutorial do laboratório relacionado, você vai codificar uma implementação simples da arquitetura de codificador-decodificador para geração de poesia desde a etapa inicial no TensorFlow.
Neste curso, apresentamos os modelos de difusão, uma família de modelos de machine learning promissora no campo da geração de imagens. Os modelos de difusão são baseados na física, mais especificamente na termodinâmica. Nos últimos anos, eles se popularizaram no setor e nas pesquisas. Esses modelos servem de base para ferramentas e modelos avançados de geração de imagem no Google Cloud. Este curso é uma introdução à teoria dos modelos de difusão e como eles devem ser treinados e implantados na Vertex AI.
Receba um selo de habilidade ao concluir os cursos "Introduction to Generative AI", "Introduction to Large Language Models" e "Introduction to Responsible AI". Consiga a aprovação nos testes finais dos cursos para demonstrar seu conhecimento sobre os conceitos básicos da IA generativa. Os selos de habilidades são digitais. Eles são emitidos pelo Google Cloud como forma de reconhecer sua capacidade de trabalhar com os produtos e serviços do Cloud. Torne seu perfil público e adicione os selos de habilidades às suas mídias sociais para mostrar seus conhecimentos.
Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA responsável: o que é, qual é a importância dela e como ela é aplicada nos produtos do Google. Ele também contém os 7 princípios de IA do Google.
Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.
Este é um curso de microaprendizagem introdutório que busca explicar a IA generativa: o que é, como é usada e por que ela é diferente de métodos tradicionais de machine learning. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam você a desenvolver apps de IA generativa.