Participante desde 2025
Descoberta de insights com o Gemini Notebook
Earned Apr 12, 2026 EDT
Como trabalhar com modelos do Gemini no BigQuery
Earned Feb 15, 2026 EST
Usar o BigQuery ML para inferência
Earned Feb 15, 2026 EST
[DEPRECATED] Gemini para cientistas e analistas de dados
Earned Feb 3, 2026 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro
Earned Oct 19, 2025 EDT
Neste curso, você vai aprender a centralizar diversas fontes, como PDFs, páginas da web e até arquivos de áudio, em um único espaço de trabalho inteligente. Você vai saber como conversar com seus documentos para encontrar informações específicas, gerar resumos instantâneos e verificar respostas com citações fornecidas por tecnologia de IA.
Este curso demonstra como usar modelos de ML/IA para tarefas generativas no BigQuery. Nele, você vai conhecer o fluxo de trabalho para solucionar um problema comercial com modelos do Gemini utilizando um caso de uso prático que envolve gestão de relacionamento com o cliente. Para facilitar a compreensão, o curso também proporciona instruções detalhadas de soluções de programação que usam consultas SQL e notebooks Python.
Conheça o BigQuery ML para inferência, saiba por que ele é a melhor opção para analistas de dados, os casos de uso dele e os modelos de ML compatíveis. Você também vai aprender a criar e gerenciar esses modelos de ML no BigQuery.
Neste curso, você vai entender como o Gemini, um colaborador com tecnologia de IA generativa do Google Cloud, ajuda a analisar os dados dos clientes e a prever as vendas de produtos. Além disso, você vai aprender a identificar, categorizar e desenvolver novos clientes usando seus dados no BigQuery. Usando laboratórios práticos, você vai descobrir como o Gemini melhora a análise de dados e os fluxos de trabalho de machine learning. A Duet AI agora é o Gemini, nosso modelo de última geração.
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.