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Introdução à IA generativa
Earned Sep 26, 2023 EDT
Nível 1: Dados Esportivos
Earned Sep 21, 2023 EDT
Nível 3: GenAI
Earned Sep 16, 2023 EDT
Realizar análise de dados preditiva no BigQuery
Earned Sep 16, 2023 EDT
Gerencie modelos de dados no Looker
Earned Sep 16, 2023 EDT
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.
O belo jogo está mudando e a ciência de dados está desempenhando um papel importante. As equipes agora estão usando dados para tomar melhores decisões sobre tudo, desde o recrutamento de jogadores até a estratégia de jogo. Convidamos você a adquirir experiência prática nos fundamentos da ciência de dados esportivos, não importa para quem você esteja torcendo! Use o BigQuery ML para treinar modelos avançados para prever metas e avaliar o desempenho. Aprenda novas habilidades e comece a ganhar sua primeira credencial do Google Cloud. Não é necessária experiência anterior.
De acordo com um relatório da McKinsey & Company, o potencial da IA generativa para aumentar a produtividade poderia injetar trilhões de dólares em valor na economia global – e a era está apenas começando. Então, agora é a melhor hora para começar! Jogue agora para ganhar experiência prática com as ferramentas Gen AI mais recentes. Conclua todos os oito laboratórios para ganhar sua primeira credencial do Google Cloud.
Conclua o curso intermediário com selo de habilidade Realizar análise de dados preditiva no BigQuery para demonstrar suas habilidades nas seguintes áreas: criação de conjuntos de dados no BigQuery importando arquivos CSV e JSON; aproveitamento do potencial do BigQuery com conceitos analíticos sofisticados de SQL, incluindo o uso do BigQuery ML para treinar um modelo de gols com base em dados de eventos de futebol e avaliar a qualidade dos gols da Copa do Mundo.
Conclua o curso intermediário Gerencie modelos de dados no Looker para demonstrar que você sabe: manter a integridade do projeto do LookML, usar o SQL Runner para validar dados, seguir as práticas recomendadas do LookML, otimizar consultas e relatórios de desempenho e implementar tabelas derivadas permanentes e políticas de armazenamento em cache.