Participante desde 2026
Trilha Arcade: Engenharia de Dados e Proteção da Informação
Earned Jun 16, 2026 EDT
Preparar dados para APIs de ML no Google Cloud
Earned Jun 16, 2026 EDT
Implementação do Cloud Load Balancing no Compute Engine
Earned Jun 9, 2026 EDT
Introdução aos modelos de linguagem grandes
Earned Jun 9, 2026 EDT
Introdução à IA generativa
Earned Feb 8, 2026 EST
Dados brutos só são úteis se forem limpos, estruturados e seguros. Nesta trilha, você começará processando e preparando dados usando Dataprep, modelos do Dataflow e Apache Spark. Você aprenderá como limpar conjuntos de dados para que estejam prontos para modelos de aprendizado de máquina. A partir daí, você se concentrará na segurança, trabalhando com ferramentas que encontram e mascaram informações sensíveis, como IDs e credenciais pessoais. Você praticará a redação de detalhes críticos e a criação de cópias seguras e anonimizadas de seus dados no Cloud Storage. Ao concluir os laboratórios práticos, você demonstrará que consegue lidar com fluxos de trabalho de big data, mantendo as informações confidenciais totalmente seguras.
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.
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.
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.
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.