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Google Cloud Training

O curso começa propondo a seguinte discussão: como melhorar a qualidade dos dados e fazer uma análise exploratória deles? Descrevemos o AutoML na Vertex AI e como criar, treinar e implantar um modelo de ML sem escrever nenhuma linha de código. Você vai conhecer os benefícios do BigQuery ML. Depois vamos falar sobre como otimizar um modelo de machine learning (ML) e como a generalização e a amostragem podem ajudar na avaliação de qualidade dos modelos de ML em treinamentos personalizados.

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What's inside

Syllabus

Introdução
Neste módulo, apresentamos uma visão geral do curso e dos objetivos.
Conheça seus dados: use a análise exploratória para melhorar os dados
Read more
Neste módulo, vamos mostrar como melhorar a qualidade dos dados e como fazer uma análise exploratória deles. Vamos analisar a importância da organização de dados no machine learning e mostrar como isso impacta a qualidade dos dados. Por exemplo, valores em falta podem distorcer os resultados. Você também vai aprender a importância da exploração de dados. Assim que os dados estiverem organizados, você vai fazer a análise exploratória no conjunto de dados.
Machine learning na prática
Neste módulo, vamos apresentar alguns dos principais tipos de machine learning para que você acelere seu crescimento como profissional de ML.
Como treinar modelos de AutoML usando a Vertex AI
Neste módulo, vamos apresentar o treinamento de modelos do AutoML usando a Vertex AI.
Machine learning do BigQuery: desenvolva modelos de ML onde seus dados estão
Neste módulo, vamos apresentar o BigQuery ML e os recursos dessa ferramenta.
Otimização
Neste módulo, vamos mostrar como otimizar os modelos de ML.
Generalização e amostragem
Agora é hora de responder a uma pergunta bem peculiar: em que momento o modelo de ML mais preciso pode não ser a escolha certa? Como sugerimos no último módulo sobre otimização, o fato de um modelo ter uma métrica de perda igual a 0 no seu conjunto de dados de treinamento não significa que ele vai ter um bom desempenho em dados novos no mundo real. Você vai aprender a criar conjuntos de dados repetíveis de treinamento, avaliação e teste e a estabelecer comparativos de mercado de desempenho.
Resumo
Este módulo é um resumo do curso Launching into Machine Learning

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Apresenta o AutoML na Vertex AI, uma ferramenta para criação, treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina sem escrita de códigos
Ensina conceitos fundamentais de aprendizado de máquina e como implementá-los na prática
Aborda a otimização de modelos de aprendizado de máquina, uma habilidade essencial para melhorar o desempenho e a precisão dos modelos
Ensina como treinar modelos de aprendizado automático usando o BigQuery ML, uma ferramenta para desenvolvimento de modelos no local onde os dados estão armazenados
Aborda a generalização e amostragem, conceitos importantes para avaliar a qualidade dos modelos de aprendizado de máquina e garantir sua eficácia em dados do mundo real
É oferecido pelo Google Cloud Training, uma equipe reconhecida por sua experiência em aprendizado de máquina e desenvolvimento de modelos

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Reviews summary

Practical ml course with some accessibility issues

This course has been rated positively by students, but some have noted a lack of Portuguese subtitles in the videos. Overall, students enjoyed the course's practical approach to teaching machine learning concepts.
Enjoys practical content.
"Curso excelente, com uma abordagem prática que ajuda a diminuir a complexidade da teoria."
Videos lack Portuguese subtitles.
"Muitos vídeos nao possuem legenda em Português"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Launching into Machine Learning em Português Brasileiro with these activities:
Exercícios Práticos de Modelagem de Dados
Fortaleça suas habilidades de modelagem de dados, resolvendo exercícios e problemas práticos, melhorando sua compreensão dos conceitos fundamentais.
Browse courses on SQL
Show steps
  • Resolva exercícios de modelagem de dados de vários níveis de dificuldade
  • Construa modelos de dados para cenários do mundo real
  • Compartilhe e discuta suas soluções com outros alunos
Revisão de Materiais do Curso
Consolide seu aprendizado revisando regularmente os materiais do curso, reforçando os conceitos e melhorando sua retenção.
Show steps
  • Revise as anotações de aula e slides da apresentação
  • Faça exercícios e problemas de prática adicionais
  • Participe de fóruns de discussão online para esclarecer dúvidas
Grupo de Estudo de Aprendizado de Máquina
Fortaleça seu conhecimento em aprendizado de máquina, colaborando com colegas, discutindo conceitos, resolvendo problemas e compartilhando ideias.
Show steps
  • Forme um grupo de estudo com colegas que compartilham interesses semelhantes
  • Estabeleça um cronograma regular de reuniões
  • Escolha tópicos para discussão e atribua tarefas
  • Discuta conceitos, resolva problemas e compartilhe ideias
Show all three activities

Career center

Learners who complete Launching into Machine Learning em Português Brasileiro will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Machine Learning Engineer
A Machine Learning Engineer builds and deploys machine learning models to solve real-world problems. This course provides a comprehensive introduction to machine learning, including topics such as supervised learning, unsupervised learning, and model evaluation. These skills are essential for Machine Learning Engineers, as they allow them to develop and deploy machine learning models that can automate tasks and improve decision-making.
Data Scientist
A Data Scientist uses data to solve business problems and make predictions. This course provides a strong foundation in data analysis and machine learning techniques, which are essential for Data Scientists. The course also covers topics such as data visualization and communication, which are important for Data Scientists to effectively communicate their findings to stakeholders.
Data Analyst
A Data Analyst collects, processes, and analyzes data to provide actionable insights to businesses. This course provides a solid foundation in data analysis techniques, including data exploration, data cleaning, and data visualization. These skills are essential for Data Analysts, as they allow them to extract meaningful insights from data and communicate their findings effectively.
Product Manager
A Product Manager develops and manages products to meet the needs of customers. This course provides a foundation in product management principles and practices, which are essential for Product Managers. The course also covers topics such as product design, product development, and product marketing, which are important for Product Managers to develop and launch successful products.
Marketing Manager
A Marketing Manager develops and executes marketing campaigns to promote products and services. This course provides a foundation in marketing principles and practices, which are essential for Marketing Managers. The course also covers topics such as market research, advertising, and public relations, which are important for Marketing Managers to develop and execute effective marketing campaigns.
Business Analyst
A Business Analyst gathers and analyzes data to identify business needs and develop solutions. This course provides a strong foundation in data analysis techniques, which are essential for Business Analysts. The course also covers topics such as business process analysis and modeling, which are important for Business Analysts to understand the needs of businesses and develop effective solutions.
Software Engineer
A Software Engineer designs, develops, and maintains software systems. This course provides a foundation in software development principles and practices, which are essential for Software Engineers. The course also covers topics such as data structures, algorithms, and software design, which are important for Software Engineers to develop high-quality software systems.
Human Resources Manager
A Human Resources Manager plans and executes human resources activities to ensure the smooth functioning of an organization. This course provides a foundation in human resources management principles and practices, which are essential for Human Resources Managers. The course also covers topics such as recruiting, training, and compensation, which are important for Human Resources Managers to attract and retain talented employees.
Account Manager
An Account Manager manages relationships with existing customers to ensure their satisfaction and retention. This course provides a foundation in account management principles and practices, which are essential for Account Managers. The course also covers topics such as customer relationship management, account planning, and account growth, which are important for Account Managers to build and maintain strong relationships with customers.
Project Manager
A Project Manager plans and executes projects to achieve specific goals. This course provides a foundation in project management principles and practices, which are essential for Project Managers. The course also covers topics such as project planning, project scheduling, and project budgeting, which are important for Project Managers to successfully complete projects.
Sales Manager
A Sales Manager plans and executes sales activities to achieve specific goals. This course provides a foundation in sales management principles and practices, which are essential for Sales Managers. The course also covers topics such as sales planning, sales forecasting, and sales training, which are important for Sales Managers to develop and execute effective sales strategies.
Financial Analyst
A Financial Analyst analyzes financial data to make investment recommendations. This course provides a foundation in financial analysis techniques, which are essential for Financial Analysts. The course also covers topics such as financial modeling and valuation, which are important for Financial Analysts to make sound investment recommendations.
Operations Manager
An Operations Manager plans and executes operational activities to ensure the smooth functioning of an organization. This course provides a foundation in operations management principles and practices, which are essential for Operations Managers. The course also covers topics such as supply chain management, inventory management, and quality control, which are important for Operations Managers to ensure the efficient and effective operation of an organization.
Customer Success Manager
A Customer Success Manager ensures that customers are satisfied with products and services. This course provides a foundation in customer success management principles and practices, which are essential for Customer Success Managers. The course also covers topics such as customer onboarding, customer support, and customer retention, which are important for Customer Success Managers to ensure that customers have a positive experience with products and services.
Recruiter
A Recruiter finds and hires talented candidates for organizations. This course provides a foundation in recruiting principles and practices, which are essential for Recruiters. The course also covers topics such as candidate sourcing, interviewing, and onboarding, which are important for Recruiters to find and hire the best possible candidates for organizations.

Reading list

We've selected 11 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Launching into Machine Learning em Português Brasileiro.
Este livro avançado é uma referência abrangente para profissionais de ML. Ele cobre técnicas avançadas de ML, como máquinas de vetores de suporte, árvores de decisão e redes neurais.
Este livro é um recurso fundamental para aqueles que desejam se aprofundar no aprendizado por reforço. Ele cobre os fundamentos teóricos e práticos do aprendizado por reforço.
Este livro aborda os aspectos práticos do aprendizado de máquina, utilizando as bibliotecas Scikit-Learn e TensorFlow. Ele fornece uma compreensão abrangente dos algoritmos de ML e técnicas de implementação.
Este livro aborda os conceitos de aprendizado profundo de forma prática, usando as bibliotecas fastai e PyTorch. Ele é adequado para aqueles que desejam se aprofundar em técnicas avançadas de ML.
Este livro é uma referência abrangente para redes generativas adversárias (GANs). Ele aborda os fundamentos teóricos das GANs e fornece orientações práticas para sua implementação.
Este livro oferece uma abordagem prática para o ML, usando as bibliotecas Scikit-Learn, Keras e TensorFlow. Ele aborda uma ampla gama de tópicos de ML, desde processamento de dados até implantação de modelos.
Este livro prático oferece um guia passo a passo para a implementação de algoritmos de ML. Ele aborda tópicos como preparação de dados, seleção de modelos e avaliação de modelos.
Este livro conciso oferece uma visão geral abrangente do ML. Ele cobre os fundamentos do ML, incluindo algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, avaliados de uma perspectiva matemática.
Este livro fornece uma base sólida em estatística e aprendizado de máquina, cobrindo tópicos como regressão, classificação e aprendizado não supervisionado. Ele é um recurso valioso para aqueles que buscam uma compreensão mais teórica do ML.

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