8h

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9

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Aprenda a disponibilizar o acesso ao seu modelo
  • Descubra como criar um servidor para o seu modelo
  • Saiba fazer o deploy do seu modelo usando App Engine
  • Entenda como combinar a sua aplicação com Docker
  • Entenda como fazer o deploy automático com GitHub Actions

Público alvo_

Profissionais de Analytics em geral.

Júlio Oliveira

linkedin

Júlio é engenheiro especializado em Big Data Analytics. Atuou na indústria, marketing e mercado financeiro, aplicando tecnologia em combinação com soluções analíticas. Professor desde quando entendeu que aprende mais quem compartilha.

Curso atualizado em 09/03/2022

Ementa

  1. Estrutura de repositórios e GitHub

    • Cookiecutter
    • Variáveis de ambiente
    • GitHub
  2. Criando um servidor com Compute Engine

    • Compute Engine
    • Firewall
    • Deploy da aplicação
  3. Aplicação Serverless com App Engine

    • Arquivo de configuração
    • Gcloud deploy
  4. Containers Docker

    • DockerFile
    • Variáveis com Docker
    • Google Cloud Run
  5. Deploy Automatizado

    • GitHub Actions
    • Cloud Run YAML
    • Service Account

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Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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    Desafios temáticos para você turbinar seu portfólio. Você aprende na prática, com exercícios e projetos que simulam o dia a dia profissional.

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Pro

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  • Alura Challenges

    Desafios temáticos para você turbinar seu portfólio. Você aprende na prática, com exercícios e projetos que simulam o dia a dia profissional.

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