Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Dec 29, 2022 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned Oct 19, 2020 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Oct 16, 2020 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned Oct 16, 2020 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Oct 13, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned Oct 10, 2020 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned Oct 8, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Oct 7, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned Oct 7, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned Oct 7, 2020 EDT
Google Developer Essentials
Earned Oct 7, 2020 EDT
G Suite: integrações
Earned Oct 6, 2020 EDT
Website on Google Cloud
Earned Oct 4, 2020 EDT
Exploring APIs
Earned Oct 4, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned Oct 3, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned Oct 2, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Oct 2, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Oct 2, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned Oct 1, 2020 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned Oct 1, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Oct 1, 2020 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned Sep 30, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 30, 2020 EDT
Esta é a primeira de duas Quests de laboratórios práticos e é derivada dos exercícios do livro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta primeira Quest, que aborda o capítulo 8, você poderá praticar todos os aspectos de ingestão, preparação, processamento, consulta, exploração e visualização de conjuntos de dados usando as ferramentas e os serviços do Google Cloud Platform.
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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
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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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Nesta missão, você aprenderá sobre os quatro tipos de arquiteturas de sites disponíveis no Google Cloud para garantir que seu site esteja disponível e escalável. Complete esta missão, incluindo o Challenge Lab no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O Challenge Lab não fornece etapas prescritivas, mas exige a criação de soluções com o mínimo de orientação e testará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud. Essa missão é baseada na série de vídeos Get Cooking in Cloud.
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Esta é a segunda e última Quest de laboratórios práticos derivados dos exercícios do livro "Data Science on Google Cloud Platform" de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta etapa, que aborda os assuntos do capítulo nove até o fim do livro, você ampliará as habilidades praticadas na primeira Quest. Você também executará jobs completos de machine learning com ferramentas de última geração e conjuntos de dados do mundo real. Tudo isso será feito com os serviços e ferramentas do Google Cloud Platform.
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Big data, machine learning e dados científicos? Parece uma combinação perfeita. Nesta Quest de nível avançado, você terá experiência prática nos serviços do GCP, como o Big Query, o Dataproc e o Tensorflow, usando conjuntos de dados científicos reais. Em Scientific Data Processing, você ganhará experiência em tarefas como análise de dados de terremotos e agregação de imagens de satélites. Assim, você expandirá as habilidades em big data e machine learning e poderá solucionar seus problemas em diversas disciplinas científicas.
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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".
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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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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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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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Esta Quest de nível introdutório mostra aos desenvolvedores de aplicativos como o ecossistema do Google Cloud facilita a criação de aplicativos seguros, escalonáveis, inteligentes e nativos da nuvem. Você aprenderá a desenvolver e escalonar aplicativos (sem precisar criar uma infraestrutura), executar análises de dados, extrair insights dos dados e usar APIs de ML pré-treinadas para aproveitar o machine learning, mesmo se não for especialista no assunto.Veja a integração perfeita entre os vários serviços do Google e APIs que ajudarão você a criar apps inteligentes.
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Esta Quest de laboratórios práticos demonstra o poder da integração dos serviços e ferramentas do Google Cloud Platform com os aplicativos do G Suite. Com tecnologias de integração como o App Script e o ambiente de linha de comando Clasp, você criará e publicará aplicativos da Web e complementos para os produtos do G Suite: Planilhas, Documentos, Formulários e Apresentações Google. Com o App Maker, você criará um aplicativo pronto para uso que tem um banco de dados do Google Cloud SQL, uma integração com o Google Maps e um design responsivo em dispositivos móveis. Outros laboratórios criam conexões diretas com as origens de dados do GCP. Para isso, usam a API BigQuery, o Planilhas e o Apresentações Google para coletar, analisar e apresentar os dados.
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Nesta missão, você aprenderá sobre os quatro tipos de arquiteturas de sites disponíveis no Google Cloud para garantir que seu site esteja disponível e escalável. Complete esta missão, incluindo o Challenge Lab no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud. O Challenge Lab não fornece etapas prescritivas, mas exige a criação de soluções com o mínimo de orientação e testará suas habilidades em tecnologia do Google Cloud. Essa missão é baseada na série de vídeos Get Cooking in Cloud.
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As interfaces de programação de aplicativos do Google Cloud são mecanismos para interagir com os serviços do Google Cloud de forma programática. Esta Quest oferece experiência prática com diversas APIs do GCP, que você conhecerá quando usar o APIs Explorer do Google, uma ferramenta para procurar APIs e executar os métodos delas interativamente. Aprenda a transferir dados entre intervalos do Cloud Storage, implantar instâncias do Compute Engine, configurar clusters do Dataproc e muito mais com a Quest "Exploring APIs". Você verá a eficiência das APIs e entenderá por que elas são usadas praticamente apenas por quem já é bastante experiente no GCP. Inscreva-se nesta Quest hoje mesmo!
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Quer aprender a criar e treinar um modelo de machine learning em minutos em vez de horas usando apenas SQL? O BigQuery Machine Learning é um novo recurso do BigQuery que permite aos analistas de dados criar, treinar, avaliar e fazer previsões usando modelos de machine learning com um mínimo de programação. Nesta série de laboratórios, você testará alguns modelos e saberá quais são as características de um bom modelo.
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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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Data Catalog é um serviço de gerenciamento de metadados totalmente gerenciado e escalonável. Com ele, as organizações descobrem, compreendem e gerenciam rapidamente todos os dados. Nesta Quest, vamos começar com algo simples - você aprenderá como pesquisar e adicionar tags a recursos de dados e metadados usando o Data Catalog. Depois que você aprender a desenvolver seus próprios modelos de tags correlacionados a dados da tabela do BigQuery, mostraremos como criar conectores do MySQL, PostgreSQL e SQLServer para o Data Catalog.
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Quer transformar seus dados de marketing em insights e criar painéis? Reúna todos os dados em um único lugar para fazer análises em grande escala e criar modelos. Use o BigQuery e aprenda a fazer consultas para gerar insights repetíveis, escalonáveis e valiosos sobre seus dados. 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 nem precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e está disponível no modelo de pagamento por utilização. Além disso, ele permite que você se concentre na análise dos dados para encontrar insights relevantes.
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Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.
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Complete the introductory Implement Load Balancing on Compute Engine skill badge to demonstrate skills in the following: writing gcloud commands and using Cloud Shell, creating and deploying virtual machines in Compute Engine, and configuring network and HTTP load balancers. 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 skill badge that you can share with your network.
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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.
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Deseja escalar seus esforços de análise de dados sem gerenciar o hardware do banco de dados? Aprenda as práticas recomendadas para consultar e obter informações do seu data warehouse com esta série interativa de laboratórios do BigQuery. O BigQuery é totalmente gerenciado pelo Google, NoOps, banco de dados de análise de baixo custo. Com o BigQuery, você pode consultar terabytes e terabytes de dados sem ter nenhuma infraestrutura para gerenciar ou precisar de um administrador de banco de dados. O BigQuery usa SQL e pode tirar proveito do modelo de pagamento conforme o uso. O BigQuery permite você deve se concentrar na análise de dados para encontrar informações significativas. Complete esta missão, incluindo o laboratório de desafio no final, para receber um selo digital exclusivo do Google Cloud.
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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Dec 29, 2022 EST
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned Oct 19, 2020 EDT
![Selo para [DEPRECATED] Data Engineering](https://cdn.qwiklabs.com/%2BCsWnL49dO1EiQScypoKfAJdI8oWEgDWqu5PBt%2FWepc%3D)
[DEPRECATED] Data Engineering
Earned Oct 16, 2020 EDT
Build a Website on Google Cloud
Earned Oct 16, 2020 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Oct 13, 2020 EDT
Scientific Data Processing
Earned Oct 10, 2020 EDT
APIs de aprendizado de máquina
Earned Oct 8, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing
Earned Oct 7, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing
Earned Oct 7, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI
Earned Oct 7, 2020 EDT
Google Developer Essentials
Earned Oct 7, 2020 EDT
G Suite: integrações
Earned Oct 6, 2020 EDT
Website on Google Cloud
Earned Oct 4, 2020 EDT
Exploring APIs
Earned Oct 4, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning
Earned Oct 3, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing
Earned Oct 2, 2020 EDT
Data Catalog Fundamentals
Earned Oct 2, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned Oct 2, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis
Earned Oct 1, 2020 EDT
Implement Load Balancing on Compute Engine
Earned Oct 1, 2020 EDT
Google Cloud Essentials
Earned Oct 1, 2020 EDT
Insights from Data with BigQuery
Earned Sep 30, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 30, 2020 EDT