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Select a Google Cloud Database for Your Applications
- BásicoNível de habilidade
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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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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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
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Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
Visualização de dados
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Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Desenvolvimento de software
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
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Aprenda estratégias para resolver problemas de probabilidade no R por meio de desafios práticos.
Probabilidade e estatística
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Domine a arquitetura de três camadas do Snowflake e construa o modelo mental necessário para trabalhar com eficiência no Snowflake.
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Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
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Aprenda a prever CTR de anúncios e implementar modelos básicos de aprendizado de máquina em Python para otimizar campanhas.
Machine learning
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
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Aprenda a escrever código escalável para trabalhar com big data no R usando os pacotes bigmemory e iotools.
Desenvolvimento de software
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
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Aprenda a prever rótulos de nós em redes usando aprendizado de rede e extraindo características descritivas da rede.
Probabilidade e estatística
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Engenharia de dados
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Gerenciamento de dados
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
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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.
Continue progredindo em qualquer lugar com nossos cursos para celular e desafios diários de programação de 5 minutos.