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Responsible AI for Developers: Privacy & Safety
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.9+
- 18 avaliações
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Aprenda princípios de engenharia de features no aprendizado de máquina e como aplicá-los com o tidymodels no R.
Machine learning
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Aprenda a analisar e interpretar dados ChIP-seq com a ajuda do Bioconductor usando um conjunto de dados sobre câncer humano.
Probabilidade e estatística
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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Aprenda a detectar fraudes com análises no R.
Machine learning
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Neste curso, você vai aprender a usar a ciência de dados para várias tarefas comuns de marketing.
Machine learning
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Aprenda a criar um painel de amortização no Google Sheets com fórmulas financeiras e condicionais.
Finanças aplicadas
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Nuvem
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Reforce seus conhecimentos dos tópicos de manipulação de séries temporais no R usando dados de estudos de caso reais.
Probabilidade e estatística
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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
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Neste curso, você vai aprender a usar machine learning na área de RH.
Machine learning
Curso
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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Melhore suas habilidades no Tableau com este estudo de caso sobre análise de estoque. Analise um conjunto de dados, crie campos calculados e crie visualizações.
Visualização de dados
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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Curso
Pratique Tableau com nosso estudo de caso sobre saúde: analise dados, gere insights de eficiência e crie um painel.
Visualização de dados
Curso
Manipule dados de texto, analise-os e muito mais dominando expressões regulares e distâncias de cadeias de caracteres no R.
Desenvolvimento de software
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Melhore suas habilidades no Alteryx com dados reais de fitness para criar estratégias de marketing e produtos inovadores.
Preparação de dados
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Aprenda análise de sentimento identificando linguagem positiva e negativa, intenção emocional específica e criando visualizações impactantes.
Machine learning
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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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Curso
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Nuvem
Curso
Este curso vai te mostrar como juntar e combinar conjuntos de dados com o data.table.
Manipulação de dados
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Aprenda o básico sobre como avaliar ações.
Finanças aplicadas
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Aprenda a visualizar e explorar rapidamente dados demográficos do U.S. Census Bureau usando ferramentas tidyverse.
Análise exploratória de dados
Curso
Tenha uma visão geral das habilidades e ferramentas necessárias para se destacar em PLN com o R.
Machine learning
A ciência de dados é uma área de especialização focada em obter informações a partir de dados. Usando habilidades de programação, métodos científicos, algoritmos e muito mais, os cientistas de dados analisam os dados para obter informações úteis.
Você precisará aprender uma linguagem de programação como Python ou R e dominar os princípios de matemática e estatística. O conhecimento de métodos de análise de dados e ferramentas de ciência de dados também é essencial. Há muitas maneiras de aprender ciência de dados. Além dos meios formais de educação, como um obter um diploma ou fazer um curso universitário, existem muitos outros recursos para ajudar você a aprender no seu próprio ritmo. Além de cursos e tutoriais on-line, há livros, vídeos e muito mais.
Além de conhecimentos de matemática e estatística, os cientistas de dados precisam de habilidades de programação em linguagens como Python, R e SQL. A ciência de dados também exige a capacidade de trabalhar com grandes conjuntos de dados, conhecimento de visualização de dados, manipulação de dados e gerenciamento de banco de dados. Habilidades em machine learning e aprendizagem profunda também podem ser úteis.
Em nível profissional, quase todos os setores podem usar a ciência de dados em algum grau. As organizações de saúde usam a ciência de dados para detectar e curar doenças, enquanto as empresas financeiras a utilizam para detectar e evitar fraudes. Setores de todos os tipos usam a ciência de dados no marketing, como para criar sistemas de recomendação e analisar a rotatividade de clientes.
Sim, a ciência de dados está entre os setores que mais crescem nos EUA e no mundo. É também uma das carreiras mais bem pagas que existem. De acordo com dados da Payscale, os cientistas de dados experientes ganham em média US$ 97,609 e têm um índice de satisfação de quatro em cinco estrelas nos EUA.
Há alguns aspectos a serem considerados aqui. Em primeiro lugar, os cursos de ciência de dados podem ser competitivos, geralmente exigindo notas consistentemente altas. Da mesma forma, muitas das habilidades necessárias para a ciência de dados exigem muito estudo e paciência. Pode levar vários meses para dominar todos os fundamentos necessários, bem como muita experiência prática para garantir um cargo de nível inicial.
Sim, você precisará de alguma experiência em programação em linguagens como Python, R, SQL, Java e C/C++. No entanto, devido à sua sintaxe relativamente simples, o Python costuma ser a opção preferida de quem está iniciando.
Para uma pessoa sem experiência anterior em programação e/ou formação em matemática, geralmente leva de 7 a 12 meses de estudos intensivos para alcançar o nível de um cientista de dados iniciante. Mas é importante lembrar que aprender apenas a base teórica da ciência de dados pode não ser suficiente para se tornar um verdadeiro cientista de dados.
Depois de dominar os fundamentos da ciência de dados, você pode se especializar em diversas áreas, como machine learning, inteligência artificial, análise de Big Data, business intelligence e análise, mineração de dados e várias outras.
Progrida onde estiver com nossos cursos no celular e desafios diários de programação de 5 minutos.