Curso de Introduction to Google Colab for Data Science
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Formato do Curso
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
Google Colab é uma plataforma gratuita baseada em nuvem que permite aos usuários escrever e executar código Python em um ambiente web interativo.
Esta formação presencial (online ou no local) com instrutor está direcionada a cientistas de dados iniciantes e profissionais de TI que desejam aprender os fundamentos da ciência de dados usando Google Colab.
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação pratica em um ambiente de laboratório ao vivo.
- Configurar e navegar pelo Google Colab.
- Escrever e executar código básico Python.
- Importar e manipular conjuntos de dados.
- Criar visualizações usando bibliotecas Python.
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Funcionalidades Colaborativas
Data Visualization
Começando com o Google Colab
Importação e Gerenciamento de Conjuntos de Dados
Introdução ao Google Colab
Introdução a Python Programming
Resumo e Próximos Passos
Dicas e Melhores Práticas
Trabalhando com Bibliotecas no Google Colab
- Colaboração em Google Colab
- Tempo Real Collaboration
- Criando e Gerenciando Notebooks
- Operações Básicas
- Usando Markdown para Documentation
- Uso Eficiente do Google Colab
- Melhores Práticas em Projetos de Data Science
- Introdução ao Data Visualization
- Criando Gráficos com Matplotlib
- Introdução a Bibliotecas Populares
- Instalando e Importando Bibliotecas
- Carregando Dados no Google Colab
- Manipulação de Dados Básica
- Visão Geral do Google Colab
- Configuração do Google Colab
- Navegando na Interface do Google Colab
- Fundamentos de Python
- Estruturas de Controle
- Funções e Módulos
Requisitos
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Profissionais de TI
- Não é necessário experiência prévia em programação
Os cursos de treinamento abertos exigem mais de 5 participantes.
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Próximas Formações Provisórias
Cursos Relacionados
Advanced Machine Learning Models with Google Colab
21 HorasAo final desta formação, os participantes serão capazes de:
Esta formação presencial ou online em Brasil, ministrada por instrutor, é direcionada a profissionais avançados que desejam aprimorar seus conhecimentos sobre modelos de aprendizagem de máquina, melhorar suas habilidades em otimização de hiperparâmetros e aprender como implantar modelos efetivamente usando Google Colab.
- Implementar modelos avançados de aprendizagem de máquina usando frameworks populares como Scikit-learn e TensorFlow.
- Otimizar o desempenho do modelo através da otimização de hiperparâmetros.
- Implantar modelos de aprendizagem de máquina em aplicações reais usando Google Colab.
- Colaborar e gerenciar projetos de aprendizagem de máquina em larga escala em Google Colab.
AI for Healthcare using Google Colab
14 HorasThis instructor-led, live training in Brasil (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement AI models for healthcare using Google Colab.
- Use AI for predictive modeling in healthcare data.
- Analyze medical images with AI-driven techniques.
- Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.
Anaconda Ecosystem for Data Scientists
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados que desejam usar o ecossistema Anaconda para capturar, gerenciar e implantar pacotes e fluxos de trabalho de análise de dados em uma única plataforma.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Instalar e configurar componentes e bibliotecas Anaconda.
- Compreender os principais conceitos, recursos e benefícios do Anaconda.
- Gerenciar pacotes, ambientes e canais usando o Anaconda Navigator.
- Usar pacotes Conda, R e Python para ciência de dados e aprendizado de máquina.
- Conhecer alguns casos de uso práticos e técnicas para gerenciar vários ambientes de dados.
Big Data Analytics with Google Colab and Apache Spark
14 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial (online ou no local) é dirigido a cientistas de dados e engenheiros de nível intermediário que desejam usar Google Colab e Apache Spark para processamento e análise de big data.
- Configurar um ambiente de big data usando Google Colab e Spark.
- Processar e analisar grandes conjuntos de dados eficientemente com Apache Spark.
- Visualizar big data em um ambiente colaborativo.
- Integrar Apache Spark com ferramentas baseadas em nuvem.
Computer Vision with Google Colab and TensorFlow
21 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento orientado por instrutor em tempo real (online ou presencial) é direcionado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre visão computacional e explorar as capacidades do TensorFlow para desenvolver modelos de visão sofisticados usando o Google Colab.
- Construir e treinar redes neurais convolucionais (CNNs) utilizando o TensorFlow.
- Utilizar o Google Colab para desenvolvimento de modelos em nuvem escalável e eficiente.
- Implementar técnicas de pré-processamento de imagens para tarefas de visão computacional.
- Deploy models de visão computacional para aplicações do mundo real.
- Utilizar aprendizado transferido para melhorar o desempenho dos modelos CNN.
- Visualizar e interpretar os resultados dos modelos de classificação de imagens.
Deep Learning with TensorFlow in Google Colab
14 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial (online ou em local) é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam compreender e aplicar técnicas de aprendizado profundo usando o ambiente Google Colab.
- Configurar e navegar no Google Colab para projetos de aprendizado profundo.
- Compreender os fundamentos das redes neurais.
- Implementar modelos de aprendizado profundo usando TensorFlow.
- Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo.
- Utilizar recursos avançados do TensorFlow para aprendizado profundo.
Data Visualization with Google Colab
14 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Brasil (online ou presencial) é direcionado a cientistas de dados iniciantes que desejam aprender a criar visualizações de dados significativas e visualmente atraentes.
- Configurar e navegar pelo Google Colab para visualização de dados.
- Criar diferentes tipos de gráficos usando o Matplotlib.
- Utilizar o Seaborn para técnicas avançadas de visualização.
- Personalizar gráficos para melhor apresentação e clareza.
- Interpretar e apresentar dados efetivamente usando ferramentas visuais.
Kaggle
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam aprender e construir suas carreiras em Data Science usando Kaggle.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Aprender sobre ciência de dados e aprendizado de máquina.
- Explorar a análise de dados.
- Aprender sobre Kaggle e como ele funciona.
Machine Learning with Google Colab
14 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento conduzido por instrutor (online ou presencial) em Brasil é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores intermediários que desejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina eficientemente usando o ambiente Google Colab.
- Configurar e navegar pelo Google Colab para projetos de aprendizado de máquina.
- Compreender e aplicar diversos algoritmos de aprendizado de máquina.
- Usar bibliotecas como Scikit-learn para analisar e prever dados.
- Implementar modelos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Otimizar e avaliar efetivamente modelos de aprendizado de máquina.
Accelerating Python Pandas Workflows with Modin
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas e desenvolvedores de dados que desejam usar Modin para criar e implementar cálculos paralelos com Pandas para uma análise de dados mais rápida.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente necessário para começar a desenvolver fluxos de trabalho Pandas em escala com Modin.
- Compreender os recursos, a arquitetura e as vantagens de Modin.
- Conhecer as diferenças entre Modin, Dask e Ray.
- Realizar operações Pandas mais rapidamente com Modin.
- Implementar toda a API Pandas e as funções.
Natural Language Processing (NLP) with Google Colab
14 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Brasil, ministrado por um instrutor, é direcionado a cientistas de dados e desenvolvedores de nível intermediário que desejam aplicar técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) usando Python no Google Colab.
- Compreender os conceitos fundamentais do processamento de linguagem natural.
- Pré-processar e limpar dados de texto para tarefas de NLP.
- Realizar análise de sentimentos usando as bibliotecas NLTK e SpaCy.
- Trabalhar com dados de texto usando Google Colab para desenvolvimento escalável e colaborativo.
Python Programming Fundamentals using Google Colab
14 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Brasil (online ou no local) é direcionado a desenvolvedores e analistas de dados iniciantes que desejam aprender programação Python do zero usando Google Colab.
- Entender os fundamentos da linguagem de programação Python.
- Implementar código Python no ambiente Google Colab.
- Utilizar estruturas de controle para gerenciar o fluxo de um programa Python.
- Criar funções para organizar e reutilizar código efetivamente.
- Explorar e usar bibliotecas básicas para programação em Python.
GPU Data Science with NVIDIA RAPIDS
14 HorasEste treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Brasil (no local ou remoto) é destinado a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam usar RAPIDS para construir pipelines de dados acelerados GPU, fluxos de trabalho e visualizações, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, como XGBoost, cuML, etc.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Configurar o ambiente de desenvolvimento necessário para construir modelos de dados com a NVIDIA RAPIDS.
- Compreender os recursos, componentes e vantagens de RAPIDS.
- Aproveite GPU para acelerar os pipelines de dados e análises de ponta a ponta.
- Implementar a preparação de dados acelerada por GPU e ETL com cuDF e Apache Arrow.
- Aprenda a executar tarefas de aprendizado de máquina com os algoritmos XGBoost e cuML.
- Crie visualizações de dados e execute análises de gráficos com cuXfilter e cuGraph.
Reinforcement Learning with Google Colab
28 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Brasil (online ou no local) é destinado a profissionais avançados que desejam aprofundar seu entendimento sobre aprendizado por reforço e suas aplicações práticas no desenvolvimento de IA usando Google Colab.
- Compreender os conceitos fundamentais dos algoritmos de aprendizado por reforço.
- Implementar modelos de aprendizado por reforço usando TensorFlow e OpenAI Gym.
- Desenvolver agentes inteligentes que aprendem através do ensaio e erro.
- Otimizar o desempenho dos agentes utilizando técnicas avançadas como Q-learning e redes neurais profundas (DQNs).
- Treinar agentes em ambientes simulados usando OpenAI Gym.
- Implementar modelos de aprendizado por reforço para aplicações do mundo real.
Time Series Analysis with Google Colab
21 HorasAo final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Este treinamento presencial ou online em Brasil é direcionado a profissionais de dados intermediários que desejam aplicar técnicas de previsão de séries temporais a dados do mundo real usando Google Colab.
- Compreender os fundamentos da análise de séries temporais.
- Usar Google Colab para trabalhar com dados de séries temporais.
- Aplicar modelos ARIMA para prever tendências nos dados.
- Utilizar a biblioteca Prophet do Facebook para previsões flexíveis.
- Visualizar dados de séries temporais e resultados da previsão.