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.