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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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Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
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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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Continue aprendendo com purrr para criar código iterativo robusto, limpo e fácil de manter.
Desenvolvimento de software
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Aprenda a analisar e modelar dados de escolha do cliente em R.
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Aprenda a prever CTR de anúncios e implementar modelos básicos de aprendizado de máquina em Python para otimizar campanhas.
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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
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Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
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Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
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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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Quer saber como funcionam os modelos por trás de produtos como o Google Tradutor?
Inteligência artificial
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Aprenda modelos de mistura, um framework estatístico formal para agrupamento e classificação probabilísticos.
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Aprenda estratégias para resolver problemas de probabilidade no R por meio de desafios práticos.
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Learn core Google Cloud networking: VPC networks, multiple NICs, Shared VPC, and network logging and monitoring.
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Build Google Cloud security foundations with Cloud Identity, IAM, and VPC controls for isolation and logging.
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Use Terraform to provision and manage Google Cloud resources as code, from your first config to reusable modules.
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Harden GKE clusters, secure workload identities and secrets, and defend containers across their full lifecycle.
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Harden Google Cloud VMs and protect critical workloads across the compute lifecycle, from boot to runtime.
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Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
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See how Gemini in Google Cloud helps network engineers plan, build, and maintain VPC networks with AI assistance.
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Design scalable, secure, cost-efficient Google Cloud network architectures and build a hub-and-spoke topology.
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Learn best practices for securing AI models on Google Cloud, from protecting model integrity to controlling access.
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Secure Google Cloud apps with Cloud Armor, Web Security Scanner, Identity Platform MFA, and Google’s SAIF framework.
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Protect Google Cloud data with IAM-only access, Sensitive Data Protection, time-bound sharing, and Cloud KMS.
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Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
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Master Google Cloud routing and addressing, from IP addresses, routes, and Cloud DNS to NAT and private connectivity.
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Apply the Google Cloud Well-Architected Framework to design resilient, secure, cost-effective cloud architectures.
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Connect on-premises and multicloud networks to Google Cloud with Cloud Interconnect, Cloud VPN, and more.
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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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