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Utilisation des méthodes de Deep Learning avec Python pour la prédiction boursière.
Utilisation des méthodes de Deep Learning avec Python pour la prédiction boursière
A la fin de ce projet, vous serez en mesure de :
Créer une application Web connectée à Yahoo Finance pour prédire la tendance de plusieurs actions boursières.
Déployer une Application Web de Deep Learning à l’aide de Streamlit.
Implémenter un réseau.
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Google Cloud Product Fundamentals em Português Brasileiro
Google Cloud Product Fundamentals em Português Brasileiro
Este curso é uma continuação do "Business Transformation with Google Cloud" e guiará você pela jornada de transformação de uma organização do ponto de vista tecnológico. Explicaremos como as organizações podem fazer a transformação digital usando a tecnologia do Google Cloud nestas categor.
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Google Cloud Product Fundamentals en Español
Google Cloud Product Fundamentals en Español.
Este curso, que es una continuación de Business Transformation with Google Cloud, le permitirá conocer la perspectiva tecnológica de la transformación de una organización. Para ser más específicos, explicaremos cómo la tecnología de Google Cloud puede transformar digitalmen.
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Crea tu primer juego de adivinanza con Python
Crea tu primer juego de adivinanza con Python
En este proyecto vas a crear un juego para adivinar un número aleatorio compitiendo contra la computadora. Durante su desarrollo vas a familiarizarte con conceptos como: variables, condicionales, ciclos, funciones, entre otros. Éstos te servirán como base fundamental para crear cualquier tipo de apl.
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Reconhecimento Facial e de Objetos com o Amazon Rekognition
Reconhecimento Facial e de Objetos com o Amazon Rekognition
Neste projeto de duas horas, você entenderá como o Amazon Rekognition funciona e aprenderá como usar o AWS SDK para analisar rostos, detectar objetos e rótulos em cenas de imagem, moderar imagens, identificar celebridades e reconhecer e comparar rostos usando inteligên.
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Creación de un Chatbot con Azure
Creación de un Chatbot con Azure
Este proyecto es un curso completo y aplicado para aprender a generar un ChatBot con Azure desde cero. Aprenderás a configurar una base de conocimiento con QnA Maker y después a integrarlo en un servicio de chatbot de inteligencia artificial (AI) de Microsoft. Gracias a ello, aprenderás a generar un chatbot que p.
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Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights 日本語版
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights 日本語版 | Coursera
これは「Data to Insights」コースシリーズの2つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットをBigQueryに取り込み、Looker Studioで可視化する方法について説明します。また、複数テーブルのJOINとUNIONなど、中級者向けのSQLのコンセプトについても説明しま.
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Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
Building Batch Data Pipelines on GCP em Português Brasileiro
Os pipelines de dados geralmente se encaixam em um dos três paradigmas: extração-carregamento, extração-carregamento-transformação ou extração-transformação-carregamento. Este curso descreve qual paradigma deve ser usado em determinadas situações e quando isso ocorre.
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Business Transformation with Google Cloud em Português
Título: Business Transformation with Google Cloud em Português
Descrição:
O que é tecnologia de nuvem ou ciência de dados e por que esse assunto está em alta? Mais importante ainda, o que ela pode fazer por você, por sua equipe e pela empresa?
Se quiser saber mais sobre a tecnologia de nuvem para se destacar no trabalho, preparar sua empresa.
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Google Data Studio - Création de Tableaux de Bords Interactifs
Google Data Studio - Création de Tableaux de Bords Interactifs
Dans ce projet guidé, vous manipulerez Google Data Studio, la plateforme de visualisation de données gratuite de Google. Vous connecterez vos données à Data Studio, vous créerez un rapport interactif de haute qualité, ensuite le partagerez avec vos collaborateurs. Tout ceci avec l.
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Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Building Batch Data Pipelines on GCP en Español
Las canalizaciones de datos suelen realizarse según uno de los siguientes paradigmas: extracción y carga (EL); extracción, carga y transformación (ELT), o extracción, transformación y carga (ETL). En este curso, abordaremos qué paradigma se debe utilizar para los datos por lotes y cuándo.
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