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Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

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Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

Advance your career as a Cloud ML Engineer

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(2,142 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Learn the skills needed to be successful in a machine learning engineering role

  • Prepare for the Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification exam

  • Understand how to design, build, productionalize ML models to solve business challenges using Google Cloud technologies

  • Understand the purpose of the Professional Machine Learning Engineer certification and its relationship to other Google Cloud certifications

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Bigquery
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: keras
  • Kategorie: Build Input Data Pipeline

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Bringen Sie Ihre Karriere mit gefragten Kompetenzen voran.

  • Erhalten Sie Schulungen auf professionellem Niveau von Google Cloud
  • Stellen Sie Ihre technischen Kenntnisse unter Beweis.
  • Erwerben Sie ein von Arbeitgebern anerkanntes Zertifikat von Google Cloud.
  • Bereiten Sie sich auf eine Zertifizierungsprüfung Ihrer Branche vor
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Erhalten Sie nach Abschluss exklusiven Zugriff auf Karriereressourcen.

  • Überprüfung erneut aufnehmen

    Optimieren Sie Ihren Lebenslauf und Ihr LinkedIn-Profil mit personalisiertem Feedback.

  • Vorbereitung auf Bewerbungsgespräch

    Trainieren Sie Ihre Fähigkeiten mit interaktiven Tools und simulierten Bewerbungsgesprächen.

  • Karriereunterstützung

    Planen Sie Ihren nächsten Karriereschritt mit dem Leitfaden zur Jobsuche von Coursera.

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Berufsbezogenes Zertifikat – 8 Kursreihen

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

KURS 19 Stunden4.6 (143 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Recognize the data-to-AI technologies and tools offered by Google Cloud.

  • Use generative AI capabilities in applications.

  • Choose between different options to develop an AI project on Google Cloud.

  • Build ML models end-to-end by using Vertex AI.

Launching into Machine Learning

KURS 214 Stunden4.6 (4,302 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Describe how to improve data quality and perform exploratory data analysis

  • Build and train AutoML Models using Vertex AI and BigQuery ML

  • Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics

  • Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets

TensorFlow on Google Cloud

KURS 313 Stunden4.4 (2,773 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Design and build a TensorFlow input data pipeline.

  • Use the tf.data library to manipulate data in large datasets.

  • Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.

  • Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cloud Computing

Feature Engineering

KURS 48 Stunden4.5 (1,768 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.

  • Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.

  • Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.

  • Use tf.Transform.

Machine Learning in the Enterprise

KURS 519 Stunden4.6 (1,472 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Describe data management, governance, and preprocessing options

  • Identify when to use Vertex AutoML, BigQuery ML, and custom training

  • Implement Vertex Vizier Hyperparameter Tuning

  • Explain how to create batch and online predictions, setup model monitoring, and create pipelines using Vertex AI

Production Machine Learning Systems

KURS 618 Stunden4.6 (994 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Compare static versus dynamic training and inference

  • Manage model dependencies

  • Set up distributed training for fault tolerance, replication, and more

  • Export models for portability

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

KURS 72 Stunden4.1 (451 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Identify and use core technologies required to support effective MLOps.

  • Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.

  • Configure and provision Google Cloud architectures for reliable and effective MLOps environments.

  • Implement reliable and repeatable training and inference workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: keras
Kategorie: Build Input Data Pipeline

ML Pipelines on Google Cloud

KURS 84 Stunden3.2 (85 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Develop a high level understanding of TFX standard pipeline components.

  • Learn how to use a TFX Interactive Context for prototype development of TFX pipelines.

  • Continuous Training with TensorFlow, PyTorch, XGBoost, and Scikit Learn Models with KubeFlow and AI Platform Pipelines

  • Perform continuous training with Composer and MLFlow

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Bigquery
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Cleansing

Dozent

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1.664 Kurse2.750.269 Lernende

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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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Häufig gestellte Fragen

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.