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Logging and Monitoring in Google Cloud
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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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Assista a vídeos curtos apresentados por instrutores especializados e depois pratique o que aprendeu com exercícios interativos em seu navegador.
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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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Tenha uma visão geral das habilidades e ferramentas necessárias para se destacar em PLN com o R.
Machine learning
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Neste curso, você vai aprender a usar machine learning na área de RH.
Machine learning
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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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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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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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Dá uma olhada na análise de dados de RH no Tableau com este estudo de caso.
Visualização de dados
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
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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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Aprenda a preparar e organizar seus dados para análises preditivas.
Machine learning
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The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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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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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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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 a visualizar big data em R usando ggplot2 e trelliscopejs.
Visualização de dados
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Eleve sua análise com este curso prático usando SQL com cadernos DataLab.
Relatórios
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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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Diagnostique, visualize e trate dados ausentes com uma variedade de técnicas de imputação, com dicas para melhorar seus resultados.
Manipulação de dados
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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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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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Aprenda programação paralela em Python com Dask para melhorar fluxos de trabalho e lidar com big data com eficiência.
Desenvolvimento de software
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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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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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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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Aprenda técnicas de redução de dimensionalidade em R e domine a seleção e extração de recursos para seus próprios dados e modelos.
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.