Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro
Earned Jun 24, 2023 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Português Brasileiro
Earned Jun 4, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro
Earned Jun 4, 2023 EDT
Cloud Hero BQML
Earned May 24, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro
Earned May 17, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations - Português Brasileiro
Earned Apr 27, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Developing Pipelines - Português Brasileiro
Earned Apr 27, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Português Brasileiro
Earned Apr 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 22, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 22, 2023 EDT
Engineer Data in Google Cloud
Earned Apr 21, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 20, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned Apr 18, 2023 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned Apr 17, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Apr 14, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 14, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Português Brasileiro
Earned Apr 13, 2023 EDT
DEPRECATED Creating with Google Maps
Earned Jan 31, 2020 EST
G Suite Essentials
Earned Nov 26, 2019 EST
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Nov 26, 2019 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Nov 25, 2019 EST
Intro to ML: Language Processing
Earned Jul 3, 2019 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Jul 3, 2019 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Jun 15, 2019 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned May 23, 2019 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned May 23, 2019 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Apr 3, 2019 EDT
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.
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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).
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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.
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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.
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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grande (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de prompts para aprimorar o desempenho dos LLMs. Ele também aborda as ferramentas do Google que ajudam no desenvolvimento dos apps de IA generativa.
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Welcome Gamers! Learn the fundamentals of BQML, all while having fun! In this game, you will learn to use the python-based command line tool for BigQuery. The hands-on labs will help you create a machine learning model, a classification model, and a forecasting model. Earn the points by completing the steps in the lab... Be sure to click "End" when you're done with each lab to get the maximum points. All players will be awarded the game badge.
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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.
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Na última parte da série de cursos do Dataflow, vamos abordar os componentes do modelo operacional do Dataflow. Veremos ferramentas e técnicas para solucionar problemas e otimizar o desempenho do pipeline. Depois analisaremos as práticas recomendadas de teste, implantação e confiabilidade para pipelines do Dataflow. Por fim, faremos uma revisão dos modelos, que facilitam o escalonamento dos pipelines do Dataflow para organizações com centenas de usuários. Essas lições garantem que a plataforma de dados seja estável e resiliente a circunstâncias imprevistas.
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Na segunda parte desta série, vamos nos aprofundar no desenvolvimento de pipelines usando o SDK do Beam. Primeiro, vamos conferir um resumo dos conceitos do Apache Beam. Depois disso, falaremos sobre como processar dados de streaming usando janelas, marcas d’água e gatilhos. Em seguida, vamos ver as opções de origens e coletores para seus pipelines, além de esquemas para expressar seus dados estruturados e como fazer transformações com estado usando as APIs State e Timer. A próxima tarefa será conferir as práticas recomendadas para maximizar o desempenho do pipeline. No final do curso, apresentaremos as APIs SQL e Dataframes, que representam sua lógica de negócios no Beam. Além disso, veremos como desenvolver pipelines de maneira iterativa usando os notebooks do Beam.
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Este é o primeiro de uma série de três cursos sobre processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Nele, vamos relembrar o que é o Apache Beam e qual é a relação entre ele e o Dataflow. Depois, falaremos sobre a visão do Apache Beam e os benefícios do framework de portabilidade desse modelo de programação. Com esse processo, o desenvolvedor pode usar a linguagem de programação favorita com o back-end de execução que quiser. Em seguida, mostraremos como o Dataflow permite a separação entre a computação e o armazenamento para economizar dinheiro. Além disso, você vai aprender como as ferramentas de identidade, acesso e gerenciamento interagem com os pipelines do Dataflow. Por fim, vamos ver como implementar o modelo de segurança ideal para seu caso de uso no Dataflow.
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Incorporar machine learning em pipelines de dados aumenta a capacidade que as empresas têm de extrair insights de dados. Neste curso, falamos das várias formas como essa tecnologia pode ser incluída em pipelines de dados do Google Cloud, de acordo com o nível necessário de personalização. Para os casos em que pouca ou nenhuma personalização é necessária, abordamos o AutoML. Depois disso, apresentamos os notebooks e o machine learning do BigQuery (BigQuery ML), que são indicados para recursos mais personalizados. Além disso, falamos também sobre como colocar soluções de machine learning em produção usando o Kubeflow. Os estudantes vão aprender na prática como criar modelos de machine learning no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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O processamento de dados de streaming é cada vez mais usado pelas empresas porque gera métricas sobre as operações comerciais em tempo real. Neste curso, você vai aprender a criar pipelines de dados de streaming no Google Cloud. O Pub/Sub é apresentado como a ferramenta para gerenciar dados de streaming de entrada. No curso, também abordamos a aplicação de agregações e transformações a dados de streaming usando o Dataflow, além de formas de armazenar registros processados no BigQuery ou no Cloud Bigtable para análise. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados de streaming no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Esta Quest de nível avançado é exclusiva entre as outras ofertas do Qwiklabs. Os laboratórios foram criados para oferecer um treinamento prático aos profissionais de TI nos tópicos e serviços da certificação Professional Data Engineer do Google Cloud . Abrangendo o BigQuery, o Dataproc e o TensorFlow, esta Quest é composta de laboratórios específicos que colocarão à prova seu conhecimento sobre a engenharia de dados do GCP. Os laboratórios desenvolverão suas habilidades, mas você precisará se preparar mais. O exame é difícil, por isso recomendamos que você estude outros materiais e conheça bem a engenharia de dados na nuvem. Complete esta missão, incluindo o laboratório de desafios no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O laboratório de desafio não fornece etapas prescritivas, mas exige que as soluções sejam criadas com orientação mínima e colocará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud à prova.
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Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre com dados em lote. Além disso, vamos falar sobre várias tecnologias no Google Cloud para transformação de dados, incluindo o BigQuery, a execução do Spark no Dataproc, gráficos de pipeline no Cloud Data Fusion e processamento de dados sem servidor com o Dataflow. Os participantes vão ganhar experiência prática na criação de componentes de pipelines de dados no Google Cloud usando o Qwiklabs.
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Quer criar ou otimizar um armazenamento de dados? Aprenda práticas recomendadas para extrair, transformar e carregar dados no Google Cloud com o BigQuery. Nesta série de laboratórios interativos, você vai criar e otimizar seu próprio armazenamento usando diversos conjuntos de dados públicos de grande escala do BigQuery. O BigQuery é um banco de dados de análise NoOps, totalmente gerenciado e de baixo custo desenvolvido pelo Google. Com ele, você pode consultar muitos terabytes de dados sem ter que gerenciar uma infraestrutura ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Com ele, você se concentra na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Como são muito especializadas, é difícil encontrar material introdutório sobre elas. A boa notícia é que o GCP oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e o Qwiklabs apresenta informações introdutórias nesta Quest de nível básico. Com isso, você já pode começar a usar ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Cloud ML Engine. Complete esta missão, incluindo o laboratório de desafios no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. Assista os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais dos laboratórios.
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Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.
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Os dois principais componentes de um pipeline de dados são data lakes e warehouses. Neste curso, destacamos os casos de uso para cada tipo de armazenamento e as soluções de data lake e warehouse disponíveis no Google Cloud de forma detalhada e técnica. Além disso, também descrevemos o papel de um engenheiro de dados, os benefícios de um pipeline de dados funcional para operações comerciais e analisamos por que a engenharia de dados deve ser feita em um ambiente de nuvem.
Este é o primeiro curso da série "Data Engineering on Google Cloud". Após a conclusão, recomendamos que você comece o curso "Building Batch Data Pipelines on Google Cloud".
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Este curso ajuda estudantes a criar um plano de estudo para o exame de certificação PDE (Professional Data Engineer). É possível conferir a amplitude e o escopo dos domínios abordados no exame. Os estudantes também podem acompanhar os preparativos para o exame e criar planos de estudos individuais.
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In this quest you will use several tools available in Google Cloud to manipulate data and create a Google Map - map location details to find subway stations or a business; use geocoding and Apps Script to send an email of a map; visualize data on a customized map; and build a server-side proxy to create a map on a mobile device.
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O G Suite é a plataforma de aplicativos de colaboração do Google, disponível pelo Google Cloud. Nesta Quest de nível introdutório, você conhecerá os principais aplicativos do G Suite da perspectiva do usuário em um treinamento prático. Você navegará pelo Gmail, Agenda, Planilhas e vários outros serviços do G Suite, que oferece muitos outros aplicativos e componentes que não são abordados aqui. Cada laboratório pode ser concluído entre 10 e 15 minutos, mas adicionamos tempo extra para você se familiarizar com os aplicativos. Quando terminar, você terá a opção de fazer o exame simulado da certificação e ver os tipos de questões e os cenários de avaliação de desempenho que encontrará no exame de certificação do G Suite.
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Machine Learning is one of the most innovative fields in technology, and the Google Cloud Platform has been instrumental in furthering its development. With a host of APIs, GCP has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on GCP.
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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais crescem na área de tecnologia, e o Google Cloud Platform tem sido fundamental para esse desenvolvimento. Com diversas APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Nesta quest de introdução, você terá uma experiência prática com machine learning aplicado ao processamento de linguagem. Nos laboratórios, você poderá extrair entidades de um texto e realizar análise sintática e de sentimentos, além de usar a API de conversão de voz em texto para transcrição.
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O uso de processamento em grande escala para reconhecer padrões e "ler" imagens é uma das tecnologias básicas da IA, desde carros autônomos até reconhecimento facial. O Google Cloud Platform oferece velocidade e precisão superiores por meio de sistemas que podem ser usados com chamadas de API. Com essas e diversas outras APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Nesta Quest de introdução, você aprenderá na prática a usar machine learning para o processamento de imagens. Nos laboratórios, você terá a oportunidade de rotular imagens, detectar rostos e pontos de referência, além de extrair, analisar e traduzir textos contidos em imagens.
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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.
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Big Data, machine learning e inteligência artificial são áreas da computação que estão em alta. Como são muito especializadas, é difícil encontrar material introdutório sobre elas. A boa notícia é que o GCP oferece serviços fáceis de usar nessas áreas, e o Qwiklabs apresenta informações introdutórias nesta Quest de nível básico. Com isso, você já pode começar a usar ferramentas como o BigQuery, a API Cloud Speech e o Cloud ML Engine. Assista os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais dos laboratórios.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais crescem na área de tecnologia, e o Google Cloud Platform tem sido fundamental para esse desenvolvimento. Com diversas APIs, o GCP tem uma ferramenta para praticamente todos os jobs de machine learning. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática com as APIs de machine learning em laboratórios como estes: "Como implementar um bot de bate-papo com IA usando o Dialogflow" e "Detectar rótulos, rostos e pontos de referência em imagens com a API Cloud Vision".
Saiba mais
Nesta Quest de nível introdutório, você terá acesso a treinamentos práticos com os principais serviços e ferramentas do Google Cloud Platform. A Quest "GCP Essentials" é a primeira recomendação para quem está aprendendo a usar o Google Cloud. Com ela, quem tem pouco ou nenhum conhecimento sobre nuvem ganha experiência prática para aplicar no primeiro projeto do GCP. Esta Quest proporciona um contato inicial com os recursos fundamentais da plataforma, como o registro de comandos do Cloud Shell, a implementação da sua primeira máquina virtual, a execução de aplicativos no Kubernetes Engine e o balanceamento de carga. Assista também os vídeos rápidos que explicam os conceitos principais de cada laboratório.
Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro
Earned Jun 24, 2023 EDT
Attention Mechanism - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Encoder-Decoder Architecture - Português Brasileiro
Earned Jun 8, 2023 EDT
Introduction to Responsible AI - Português Brasileiro
Earned Jun 4, 2023 EDT
Introduction to Large Language Models - Português Brasileiro
Earned Jun 4, 2023 EDT
Cloud Hero BQML
Earned May 24, 2023 EDT
Introduction to Generative AI - Português Brasileiro
Earned May 17, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Operations - Português Brasileiro
Earned Apr 27, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Developing Pipelines - Português Brasileiro
Earned Apr 27, 2023 EDT
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations - Português Brasileiro
Earned Apr 22, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 22, 2023 EDT
Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 22, 2023 EDT
Engineer Data in Google Cloud
Earned Apr 21, 2023 EDT
Building Batch Data Pipelines on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 20, 2023 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned Apr 18, 2023 EDT
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Earned Apr 17, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - Português Brasileiro
Earned Apr 14, 2023 EDT
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Apr 14, 2023 EDT
Preparing for Your Professional Data Engineer Journey - Português Brasileiro
Earned Apr 13, 2023 EDT
DEPRECATED Creating with Google Maps
Earned Jan 31, 2020 EST
G Suite Essentials
Earned Nov 26, 2019 EST
Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Nov 26, 2019 EST
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Nov 25, 2019 EST
Intro to ML: Language Processing
Earned Jul 3, 2019 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Jul 3, 2019 EDT
![Selo para [DEPRECATED] Data Engineering](https://cdn.qwiklabs.com/%2BCsWnL49dO1EiQScypoKfAJdI8oWEgDWqu5PBt%2FWepc%3D)
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Jun 15, 2019 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned May 23, 2019 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned May 23, 2019 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Apr 3, 2019 EDT