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Aplique suas habilidades no console do Google Cloud

Nidhi Prakashbhai Mistry

Participante desde 2024

Liga Ouro

12320 pontos
Introdução às ferramentas do Google Workspace Earned Jul 7, 2025 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes Earned Jul 6, 2025 EDT
Introdução à IA generativa Earned Jul 6, 2025 EDT
Como criar data lakes e data warehouses no Google Cloud Earned Nov 11, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - Português Brasileiro Earned Oct 13, 2024 EDT
Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML Earned Oct 12, 2024 EDT

Ganhe um selo de habilidade ao concluir o curso Introdução às ferramentas do Google Workspace, que apresenta a plataforma colaborativa do Google, e aprenda a usar os apps Gmail, Agenda, Meet, Drive, Planilhas e AppSheet.

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Este é um curso de microlearning de nível introdutório que explica o que são modelos de linguagem grandes (LLM), os casos de uso em que podem ser aplicados e como é possível fazer o ajuste de comandos para aprimorar o desempenho dos LLMs. O curso também aborda as ferramentas do Google que ajudam a desenvolver seus próprios apps de IA generativa.

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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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Embora as abordagens tradicionais de uso de data lakes e data warehouses possam ser eficazes, elas têm alguns problemas, principalmente em grandes ambientes corporativos. Este curso apresenta o conceito de data lakehouse e os produtos do Google Cloud usados para criar um. Uma arquitetura de lakehouse usa fontes de dados de padrão aberto e combina os melhores atributos de data lakes e data warehouses, o que resolve muitos desses problemas.

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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.

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Conclua o selo de habilidade intermediário Dados de engenharia para modelagem preditiva com o BigQuery ML para mostrar que você sabe: criar pipelines de transformação de dados no BigQuery usando o Dataprep by Trifacta; usar o Cloud Storage, o Dataflow e o BigQuery para criar fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento de dados (ELT); e criar modelos de machine learning usando o BigQuery ML.

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