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Strategies for Cloud Security Risk Management
- IntermediárioNível de habilidade
- 4.9+
- 14 avaliações
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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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 reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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Explore regras de associação na análise de cesta de mercado no R, usando dados de varejo e criando recomendações de filmes.
Manipulação de dados
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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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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Eleve sua análise com este curso prático usando SQL com cadernos DataLab.
Relatórios
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Aprenda a preparar e organizar seus dados para análises preditivas.
Machine learning
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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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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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Aprenda a fazer análises de big data usando o Spark e o pacote sparklyr no R, e conheça o Spark MLIb em apenas 4 horas.
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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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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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, 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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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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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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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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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 unir conjuntos de dados em formato tabular de forma eficaz usando a biblioteca Pandas em Python.
Manipulação de dados
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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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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
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Neste curso, você vai aprender a usar machine learning na área de RH.
Machine learning
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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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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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Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
Relatórios
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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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Este curso vai te mostrar como juntar e combinar conjuntos de dados com o data.table.
Manipulação de dados
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on 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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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.