Sarwan Nizamani
Participante desde 2020
Liga Bronze
5800 pontos
Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud
Earned May 17, 2021 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned May 17, 2021 EDT
Scientific Data Processing
Earned Sep 29, 2020 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform
Earned Sep 29, 2020 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI
Earned Sep 28, 2020 EDT
Usar APIs de machine learning no Google Cloud
Earned Sep 28, 2020 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Sep 28, 2020 EDT
Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina
Earned Sep 26, 2020 EDT
[Deprecated] Advanced ML: ML Infrastructure
Earned Sep 26, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud
Earned Sep 25, 2020 EDT
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned Sep 24, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned Sep 24, 2020 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Sep 24, 2020 EDT
Introdução ao ML: processamento de linguagem
Earned Sep 24, 2020 EDT
[DEPRECATED] Deploying Applications
Earned Jul 11, 2020 EDT
Getting Started with Go on Google Cloud
Earned Jul 11, 2020 EDT
Conceitos básicos do Google Workspace
Earned Jul 11, 2020 EDT
Entenda seus custos do Google Cloud
Earned Jul 11, 2020 EDT
Valor de referência: infraestrutura
Earned Jul 10, 2020 EDT
Fundamentos do Google Cloud
Earned Jul 10, 2020 EDT
Conquiste um selo de habilidade ao concluir o curso Como configurar um ambiente de desenvolvimento de apps no Google Cloud. Nele, você aprende a criar e conectar uma infraestrutura em nuvem focada em armazenamento usando recursos básicos das seguintes tecnologias: Cloud Storage, Identity and Access Management, Cloud Functions e Pub/Sub.
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Conclua o selo de habilidade introdutório Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine para demonstrar que você sabe: criar e implantar máquinas virtuais no Compute Engine; configurar balanceadores de carga de rede e de aplicativo.
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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 BigQuery, o Managed Service for Apache Spark 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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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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Ganhe o selo de habilidade avançado ao concluir o curso Usar APIs de machine learning no Google Cloud. Nele, você aprende os recursos básicos das seguintes tecnologias de machine learning e IA: API Cloud Vision, API Cloud Translation e API Cloud Natural Language.
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Conquiste o selo de habilidade introdutório Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud para demonstrar que você é capaz de: limpar dados com o Dataprep by Trifacta, executar pipelines de dados no Dataflow, criar clusters e executar jobs do Apache Spark no Managed Service for Apache Spark e chamar APIs de ML, incluindo as APIs Cloud Natural Language, Google Cloud Speech-to-Text e Video Intelligence.
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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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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, Google Cloud has a tool for just about any machine learning job. In this advanced-level course, you will get hands-on practice with machine learning at scale and how to employ the advanced ML infrastructure available on Google Cloud.
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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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In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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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.
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Usar a capacidade de computação em grande escala para reconhecer padrões e "ler" imagens é uma das tecnologias fundamentais de IA, desde carros com condução automática até reconhecimento facial. O Google Cloud Platform oferece velocidade e precisão de nível internacional, com sistemas que podem ser usados ao chamar APIs. Com eles e várias outras APIs, o GCP tem praticamente uma ferramenta para cada job de machine learning. Neste curso introdutório, você vai praticar a aplicação do machine learning em processamento de imagens com laboratórios que permitem rotular imagens, detectar rostos e pontos de referência, extrair, analisar e traduzir texto de imagens.
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Não é novidade que o machine learning é um dos campos que mais cresce 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. Neste curso introdutório, você vai praticar a aplicação do machine learning ao processamento de linguagem em laboratórios que permitem extrair entidades de textos e realizar análises sintáticas e de sentimento, além de usar a API Speech-to-Text para transcrição.
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The Google Cloud Platform provides many different frameworks and options to fit your application’s needs. In this introductory-level quest, you will get plenty of hands-on practice deploying sample applications on Google App Engine. You will also dive into other web application frameworks like Firebase, Wordpress, and Node.js and see firsthand how they can be integrated with Google Cloud.
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Get started with Go (Golang) by reviewing Go code, and then creating and deploying simple Go apps on Google Cloud. Go is an open source programming language that makes it easy to build fast, reliable, and efficient software at scale. Go runs native on Google Cloud, and is fully supported on Google Kubernetes Engine, Compute Engine, App Engine, Cloud Run, and Cloud Functions. Go is a compiled language and is faster and more efficient than interpreted languages. As a result, Go requires no installed runtime like Node, Python, or JDK to execute.
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O Workspace é a plataforma de aplicativos colaborativos do Google, disponibilizada pelo Google Cloud. Neste curso introdutório, você vai adquirir experiência prática com os principais aplicativos do Workspace pela perspectiva do usuário. Embora existam muito mais aplicativos e componentes de ferramentas no Workspace do que os abordados aqui, você terá experiência com os apps principais: Gmail, Agenda, Planilhas e e alguns outros. Cada laboratório pode ser concluído entre 10 e 15 minutos, mas fornecemos tempo extra para você se familiarizar com os aplicativos por conta própria.
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Este curso é adequado para funções de tecnologia ou finanças que gerenciam custos do Google Cloud. Aprenda a configurar uma conta de faturamento, organizar recursos e gerenciar permissões de acesso. Nos laboratórios práticos, você visualiza faturas e analisa dados de faturamento com o BigQuery. Você também usa o Planilhas Google e cria painéis com o Data Studio. Você encontra referências dos vídeos no documento Outros recursos (em inglês).
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Este curso é perfeito para desenvolvedores de nuvem iniciantes que estão procurando prática além do Google Cloud Essentials. Você vai ganhar experiência em laboratórios que se aprofundam no Cloud Storage e em outros serviços de aplicativos fundamentais, como Monitoring e Cloud Functions. Você vai desenvolver habilidades importantes que podem ser aplicadas a qualquer iniciativa do Google Cloud.
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Neste curso introdutório, você terá prática com as ferramentas e os serviços essenciais do Google Cloud. Vídeos opcionais estão disponíveis para fornecer mais contexto e revisar os conceitos abordados nos laboratórios. O curso Fundamentos do Google Cloud é uma introdução recomendada para quem quer aprender sobre o Google Cloud. Você pode entrar com pouco ou nenhum conhecimento prévio em nuvem e sair com habilidades práticas que você pode aplicar ao seu primeiro projeto no Google Cloud. Desde a criação de comandos do Cloud Shell e a implantação da sua primeira máquina virtual até a execução de aplicativos no Kubernetes Engine ou com balanceamento de carga, o Fundamentos do Google Cloud é uma excelente introdução aos recursos básicos da plataforma.
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