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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

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Instructeur : Google Cloud Training

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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Bigquery
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Cloud Computing

Détails à connaître

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5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 7 modules dans ce cours

This section welcomes learners to the Big Data and Machine Learning Fundamentals course, and provides an overview of the course structure and goals.

Inclus

2 vidéos

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.

Inclus

10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

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 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

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 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application

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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Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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AP
5

Révisé le 5 nov. 2020

AD
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Révisé le 23 sept. 2019

VS
5

Révisé le 2 mars 2019

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