Descubra o treinamento do Google Cloud do seu jeito.
Com mais de 980 atividades disponíveis, nós do Google Cloud projetamos um catálogo especial para você. Ele é composto de diversos tipos de atividades para que você escolha a melhor opção. Escolha entre laboratórios individuais curtos ou cursos de vários módulos que consistem em vídeos, documentos, laboratórios e testes. Nossos laboratórios oferecem credenciais temporárias para recursos reais da nuvem, para que você aprenda a usar o Google Cloud como ele realmente é. Ganhe selos pelos cursos concluídos, defina, acompanhe e avalie seu progresso com o Google Cloud.
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Laboratório Em destaque Aplicar o método RFM para segmentar os dados do cliente
Aplicar o método RFM no BigQuery
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Laboratório Em destaque App Engine: Qwik Start - PHP
Veja neste laboratório prático como criar um pequeno aplicativo do App Engine que exibe uma mensagem curta. Assista ao vídeo Crie apps em grande escala com o Google App Engine.
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Laboratório Em destaque Introdução ao BigQuery ML
Neste laboratório, você vai aprender a usar o BigQuery para criar um modelo de machine learning que prevê se um visitante vai fazer uma transação.
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Laboratório Em destaque Analyzing Movie Posters in BigQuery with Remote Models
In this lab, you learn how to use BigQuery Machine Learning for inference with remote models (Gemini AI models) to Analyze Movie Posters. BigQuery Machine Learning for inference lets you create and run machine learning (ML) models by using GoogleSQL queries.
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Laboratório Em destaque Como classificar imagens de nuvens no Cloud com o AutoML Images
O AutoML Images ajuda desenvolvedores com pouca experiência em ML a treinar modelos de reconhecimento de imagens de alta qualidade. Neste laboratório prático, você aprenderá a treinar um modelo personalizado para reconhecer diferentes tipos de nuvens (cumulus, cumulonimbus etc.).
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Laboratório Em destaque Como criar tabelas particionadas por data no BigQuery
Neste laboratório, você vai aprender a consultar e criar tabelas particionadas para melhorar o desempenho das consultas e reduzir o uso de recursos.