About this Specialization

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.

Intermediate Level

Approx. 1 month to complete

Suggested 13 hours/week

Portuguese (Brazilian)

Subtitles: Portuguese (Brazilian), English, German, French, Spanish, Japanese...

100% online courses

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible Schedule

Set and maintain flexible deadlines.

Intermediate Level

Approx. 1 month to complete

Suggested 13 hours/week

Portuguese (Brazilian)

Subtitles: Portuguese (Brazilian), English, German, French, Spanish, Japanese...

How the Specialization Works

Take Courses

A Coursera Specialization is a series of courses that helps you master a skill. To begin, enroll in the Specialization directly, or review its courses and choose the one you'd like to start with. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. It’s okay to complete just one course — you can pause your learning or end your subscription at any time. Visit your learner dashboard to track your course enrollments and your progress.

Hands-on Project

Every Specialization includes a hands-on project. You'll need to successfully finish the project(s) to complete the Specialization and earn your certificate. If the Specialization includes a separate course for the hands-on project, you'll need to finish each of the other courses before you can start it.

Earn a Certificate

When you finish every course and complete the hands-on project, you'll earn a Certificate that you can share with prospective employers and your professional network.

how it works

There are 5 Courses in this Specialization

Course1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals em Português Brasileiro

Este curso rápido sob demanda apresentará as funcionalidades de Big Data e Machine Learning do Google Cloud Platform (GCP). Ele fornecerá uma visão geral rápida do Google Cloud Platform e mostrará em detalhes as funcionalidades do processamento de dados. Ao final deste curso, você terá aprendido a: • Identificar o objetivo e o valor dos principais produtos de Big Data e Machine Learning no Google Cloud Platform • Usar o Cloud SQL e o Cloud Dataproc para migrar as atuais cargas de trabalho MySQL e Hadoop/Pig/Spark/Hive para o Google Cloud Platform • Usar o BigQuery e o Cloud Datalab para fazer análises de dados interativas • Escolher entre o Cloud SQL, o BigTable e o Datastore • Treinar e usar uma rede neural com o TensorFlow • Escolher entre diferentes produtos de processamento de dados no Google Cloud Platform Para se inscrever neste curso, você deve ter aproximadamente um (1) ano de experiência em um ou mais destes itens: • Uma linguagem de consulta (como SQL) • Atividades de extração, transformação e carga • Modelagem de dados • Machine learning e/ou estatísticas • Programação em Python Observações sobre a Conta do Google: • Para se inscrever na avaliação gratuita do Google Cloud Platform, você precisa de uma Conta do Google/Gmail, além de um cartão de crédito ou uma conta bancária. Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China. • Se você for um cliente do Google Cloud Platform com endereço de faturamento na União Europeia (UE) e na Rússia, leia a documentação de visão geral sobre o IVA em: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview. • Veja mais perguntas frequentes sobre a avaliação gratuita do Google Cloud Platform no site: https://cloud.google.com/free-trial/. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/

...
Course2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Este curso rápido de uma semana sob demanda oferece aos participantes uma introdução prática ao design e à criação de modelos de machine learning no Google Cloud Platform. Com apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades práticas de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML. OBJETIVOS Os participantes desenvolverão as seguintes habilidades: ● Identificar casos de uso de machine learning ● Criar um modelo de ML usando o TensorFlow ● Criar modelos de ML escalonáveis e implantáveis usando o Cloud ML ● Entender a importância do pré-processamento e da combinação de atributos ● Incorporar conceitos avançados de ML nos modelos criados ● Produzir modelos de ML treinados PRÉ-REQUISITOS Para aproveitar ao máximo este curso, os participantes precisam ter: ● Concluído o curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU experiência equivalente ● Proficiência básica em linguagem de consulta comum, como SQL ● Experiência com atividades de extração, transformação, carga e modelagem de dados ● Desenvolvido aplicativos com linguagem de programação comum, como Python ● Familiaridade com machine learning e/ou estatísticas Observações sobre a Conta do Google: • Para se inscrever na avaliação gratuita do Google Cloud Platform, você precisa de uma Conta do Google/Gmail, além de um cartão de crédito ou uma conta bancária. Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China. • Se você for um cliente do Google Cloud Platform com endereço de faturamento na União Europeia (UE) e na Rússia, leia a documentação de descrição geral sobre o Imposto sobre Valor Agregado (IVA) em: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Veja mais perguntas frequentes sobre a avaliação gratuita do Google Cloud Platform no site: https://cloud.google.com/free-trial/

...
Course3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

Este curso intensivo de uma semana é uma continuação dos cursos anteriores da especialização Data Engineering on Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de palestras em vídeo, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar e gerenciar clusters de computação para executar jobs do Hadoop, Spark, Pig e/ou Hive no Google Cloud Platform. Você também verá como acessar várias opções do Cloud Storage a partir dos seus clusters de computação, além de integrar recursos de aprendizado de máquina do Google aos seus programas de análise. Nos laboratórios práticos, você poderá criar e gerenciar clusters do Dataproc usando o console da Web e a CLI, além de usar um cluster para executar jobs do Spark e do Pig. Em seguida, você criará blocos de notas do Jupyter que se integram ao BigQuery e ao Cloud Storage e utilizam Spark. Por fim, você integrará as APIs de aprendizado de máquina à sua análise de dados. Pré-requisitos • curso Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou experiência equivalente) • conhecimentos básicos de Python

...
Course4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow em Português Brasileiro

Este curso rápido sob demanda tem uma semana de duração e é baseado no Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Com apresentações conduzidas por instrutores, demonstrações e laboratórios práticos, os alunos aprenderão como executar armazenamento de dados, análise e processamento de canal em um ambiente autônomo. Pré-requisitos: • Curso Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals • Experiência com uma linguagem de consulta semelhante a SQL para analisar dados • Conhecimento em Python ou Java Observações sobre a Conta do Google: • Para se inscrever na avaliação gratuita do Google Cloud Platform, você precisa de uma Conta do Google/Gmail, além de um cartão de crédito ou uma conta bancária. Os serviços do Google estão temporariamente indisponíveis na China. • Se você for um cliente do Google Cloud Platform com endereço de faturamento na União Europeia (UE) e na Rússia, leia a visão geral sobre o Imposto sobre Valor Agregado (IVA) na documentação em: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Veja mais perguntas frequentes sobre a avaliação gratuita do Google Cloud Platform no site: https://cloud.google.com/free-trial/

...
Course5

Building Resilient Streaming Systems on GCP

Este curso intensivo sob demanda tem duração de uma semana e foi elaborado com base nos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals. Com videoaulas, demonstrações e laboratórios práticos, você aprenderá a criar canais de dados de streaming usando o Google Cloud Pub/Sub e o Dataflow para a tomada de decisões em tempo real. Você também aprenderá a criar painéis com conteúdo personalizado para vários públicos. Pré-requisitos: • conclusão dos cursos Google Cloud Platform Big Data e Machine Learning Fundamentals (ou experiência equivalente) • conhecimentos básicos de Java Objetivos: • compreender casos de análise de streaming em tempo real • usar o serviço de mensagens assíncronas do Google Cloud Pub/Sub para gerenciar eventos de dados • escrever canais de streaming e fazer transformações quando necessário • conhecer as duas vias de um canal de streaming: produção e consumo • usar o Dataflow, o BigQuery e o Cloud Pub/Sub juntos para análise e streaming em tempo real

...

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Frequently Asked Questions

  • Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

  • This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

  • This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

More questions? Visit the Learner Help Center.