Thauã Magalhães
Participante desde 2022
Liga Bronze
1000 pontos
Participante desde 2022
Neste curso, os desenvolvedores de apps aprendem a criar e desenvolver aplicativos nativos da nuvem que se integram totalmente aos serviços gerenciados do Google Cloud. Com as apresentações, as demonstrações e os laboratórios práticos, os participantes vão aprender a aplicar as práticas recomendadas para o desenvolvimento de apps e usar os serviços do Google Cloud Storage específicos para objetos, dados relacionais, armazenamento em cache e análises de dados. É necessário concluir pelo menos uma versão de cada laboratório. Todos os laboratórios estão disponíveis em Node.js. A maioria deles também tem versões em Python ou Java. Use a linguagem que você preferir. Este é o primeiro curso da série "Developing Applications with Google Cloud". Depois de concluir este curso, inscreva-se no "Securing and Integrating Components of your Application".
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 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.
Este curso apresenta os produtos e serviços de Big Data e machine learning do Google Cloud que auxiliam no ciclo de vida de dados para IA. Ele explica os processos, os desafios e os benefícios de criar um pipeline de Big Data e modelos de machine learning com a Vertex AI no Google Cloud.