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In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
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Preveja a rotatividade de funcionários e crie estratégias de retenção.
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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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Continue aprendendo com purrr para criar código iterativo robusto, limpo e fácil de manter.
Desenvolvimento de software
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Domine a manipulação de dados em Julia: inspecione, transforme, agrupe e visualize DataFrames com dados reais.
Manipulação de dados
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Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
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Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
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Domine computação paralela em R. Analise dados mais rápido e processe grandes volumes com facilidade.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a criar visualizações de dados interativas, incluindo criar e conectar widgets usando Bokeh!
Visualização de dados
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Aprenda modelos de mistura, um framework estatístico formal para agrupamento e classificação probabilísticos.
Probabilidade e estatística
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This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
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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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Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
Visualização de dados
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Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
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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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Aprenda testes estatísticos para identificar valores atípicos e como usar algoritmos sofisticados de pontuação de anomalias.
Probabilidade e estatística
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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Aprenda a criar gráficos animados e visualizações vinculadas totalmente em R com o plotly.
Visualização de dados
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This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
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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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Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
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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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Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
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Aprenda a criar modelos simples de resposta do mercado para aumentar a eficácia dos seus planos de marketing.
Probabilidade e estatística
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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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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
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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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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.
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