This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet auf Englisch
Dozent: Google Cloud Training
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Kurs
Informieren Sie sich über ein Thema und erlernen Sie die Grundlagen.
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(16,046 Bewertungen)
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95%
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
9 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Identify the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and the major products of big data and machine learning.
Design streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub and dDesign streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub.
Identify different options to build machine learning solutions on Google Cloud.
Describe a machine learning workflow and the key steps with Vertex AI and build a machine learning pipeline using AutoML.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Bigquery
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Cloud Computing
Wichtige Details
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 7 Module
This section welcomes learners to the Big Data and Machine Learning Fundamentals course, and provides an overview of the course structure and goals.
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2 Videos
This section explores the key components of Google Cloud's infrastructure. It's here that we introduce many of the big data and machine learning products and services that support the data-to AI lifecycle on Google Cloud.
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10 Videos1 Lektüre1 Quiz1 App-Element
This section introduces Google Cloud's solution to managing streaming data. It examines an end-to-end pipeline, including data ingestion with Pub/Sub, data processing with Dataflow, and data visualization with Looker and Looker Studio.
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9 Videos1 Lektüre1 Quiz1 App-Element
This section introduces learners to BigQuery, Google's fully-managed, serverless data warehouse. It also explores BigQuery ML, and the processes and key commands that are used to build custom machine learning models.
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9 Videos1 Lektüre1 Quiz1 App-Element
This section explores four different options to build machine learning models on Google Cloud. It also introduces Vertex AI, Google's unified platform for building and managing the lifecycle of ML projects.
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This section focuses on the three key phases--data preparation, model training, and model preparation--of the machine learning workflow in Vertex AI. Learners get the opportunity to practice building a machine learning model with AutoML.
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This section reviews the topics covered in the course, and provides additional resources for further learning.
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1 Video
Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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AD
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Geprüft am 23. Sep. 2019
UK
5
Geprüft am 10. Feb. 2021
VS
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Geprüft am 2. März 2019
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Häufig gestellte Fragen
Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:
• A common query language such as SQL
• Extract, transform, load activities
• Data modeling
• Machine learning and/or statistics
• Programming in Python
To be eligible for the free trial, you will need:
- Google account (Google is currently blocked in China)
- Credit card or bank account
- Terms of service
Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602
More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/
For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
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