Spécialisation Vertex AI Search for Retail

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Spécialisation Vertex AI Search for Retail

Name: Vertex AI Search for Retail
Rating: 4.888888888888889 (6 reviews)

Optimizing your retail search capabilities. Learn to implement, configure and use Vertex AI Search for Retail along with the data skills needed to bring it all together.

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Série de 5 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.9

(6 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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(6 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

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Ce que vous apprendrez

You will gain skills in optimizing your retail search capabilities with Vertex AI Search for Retail
You will implement, configure and use Vertex AI Search for Retail along with the data skills needed to bring it all together

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Beam
Catégorie : Dataflow
Catégorie : BigQuery
Catégorie : Vertex AI
Catégorie : Vertex AI Search for Retail

Détails à connaître

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août 2024

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Spécialisation - 5 séries de cours

This learning path will showcase the skills needed to build dataflows, initial machine learning patterns and utilization of Vertex AI Search for Retail in pursuit of increased retail search potential. The learning path includes courses and labs that will let a learner work in the data space surrounding Vertex AI Search for Retail and then get hands on to practice with the product itself.

Projet d'apprentissage appliqué

Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals

COURS 19 heures4.7 (16,139 évaluations)

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

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

COURS 23 heures4.2 (83 évaluations)

Ce que vous apprendrez

This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

Prerequisites: The Serverless Data Processing with Dataflow course series builds on the concepts covered in the Data Engineering specialization. We recommend the following prerequisite courses: (i)Building batch data pipelines on Google Cloud : covers core Dataflow principles (ii)Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud : covers streaming basics concepts like windowing, triggers, and watermarks >>> By enrolling in this course you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

Vertex AI Search for Retail Agent Builder

COURS 35 heures

Ce que vous apprendrez

Describe the Vertex AI Search for Retail workflow
Gain hands on experience with Vertex AI Search for Retail
Gain an understanding of models and processes with Vertex AI Search for Retail
Monitor and troubleshoot common deployment patterns

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

COURS 431 heures4.0 (40 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Review the main Apache Beam concepts covered in the Data Engineering on Google Cloud course
Review core streaming concepts covered in DE (unbounded PCollections, windows, watermarks, and triggers)
Select & tune the I/O of your choice for your Dataflow pipeline
Use schemas to simplify your Beam code & improve the performance of your pipeline

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

COURS 59 heures3.6 (17 évaluations)

Ce que vous apprendrez

Perform monitoring, troubleshooting, testing and CI/CD on Dataflow pipelines.
Deploy Dataflow pipelines with reliability in mind to maximize stability for your data processing platform

Instructeur

Google Cloud Training

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Offert par

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