À propos de ce cours
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100 % en ligne

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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Recommandé : 2 weeks of study, 6-10 hours/week...


Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Processing big data at scale for analytics and machine learning

  • Check

    Fundamentals of building new machine learning models

  • Check

    Creating streaming data pipelines and dashboards

Compétences que vous acquerrez

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

3 heures pour terminer

Introduction to the Data and Machine Learning on Google Cloud Platform Specialization .

13 vidéos (Total 78 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
Introduction to Google Cloud Platform3 min
Compute Power for Analytic and ML Workloads9 min
Demo: Creating a VM on Compute Engine13 min
Elastic Storage with Google Cloud Storage5 min
Build on Google's Global Network3 min
Security: On-premise vs Cloud-native2 min
Evolution of Google Cloud Big Data Tools5 min
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 min
Choosing the right approach5 min
What you can do with Google Cloud Platform3 min
Activity: Explore real customer solution architectures7 min
Key roles in a data-driven organization6 min
2 lectures
Google Cloud Public Datasets program10 min
Module Resources10 min
1 exercices pour s'entraîner
Module Review5 min
2 heures pour terminer

Recommending Products using Cloud SQL and Spark

8 vidéos (Total 50 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
Introduction to machine learning5 min
Challenge: ML for recommending housing rentals8 min
Approach: Move from on-premise to Google Cloud Platform9 min
Demo: From zero to an Apache Spark job in 10 minutes or less6 min
Challenge: Utilizing and tuning on-premise clusters6 min
Move storage off-cluster with Google Cloud Storage4 min
Lab Intro2 min
1 lectures
Module Resources5 min
1 exercices pour s'entraîner
Module Review15 min
3 heures pour terminer

Predict Visitor Purchases with BigQuery ML

13 vidéos (Total 74 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
Demo: Query 2 billion lines of Github code in less than 30 seconds11 min
BigQuery: Fast SQL Engine4 min
Demo: Exploring bike share data with SQL11 min
Data quality4 min
BigQuery managed storage5 min
Insights from geographic data2 min
Demo: Analyzing lightning strikes with BigQuery GIS7 min
Choosing a ML model type for structured data4 min
Predicting customer lifetime value5 min
BigQueryML: Create models with SQL3 min
Phases in ML model lifecycle2 min
BigQuery ML: key features walkthrough5 min
2 lectures
Lab Intro10 min
Module Resources10 min
1 exercices pour s'entraîner
Module Review4 min
2 heures pour terminer

Create Streaming Data Pipelines with Cloud Pub/sub and Cloud Dataflow

8 vidéos (Total 31 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
Message-oriented architectures with Cloud Pub/Sub6 min
Designing streaming pipelines with Apache Beam3 min
Implementing streaming pipelines on Cloud Dataflow3 min
Visualizing insights with Data Studio3 min
Creating charts with Data Studio2 min
Demo: Data Studio walkthrough7 min
Lab Intro1 min
1 lectures
Module Resources10 min
1 exercices pour s'entraîner
Module Review4 min
2 heures pour terminer

Classify Images with Pre-Built Models using Vision API and Cloud AutoML

10 vidéos (Total 55 min), 2 lectures, 2 quiz
10 vidéos
How does ML on unstructured data work?3 min
Demo: ML built into Google Photos1 min
Comparing approaches to ML2 min
Demo: Using ML building blocks7 min
Using pre-built AI to create a chatbot4 min
Customizing Pre-built models with AutoML7 min
Lab Intro22s
Building a Custom Model1 min
Demo: Text classification done three ways21 min
2 lectures
Additional resources to build custom models10 min
Module Resources10 min
1 exercices pour s'entraîner
Module Review
5 minutes pour terminer


1 vidéos (Total 5 min)
1 vidéos
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ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours


ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

Meilleurs avis pour Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals

par VSMar 3rd 2019

Overall a good curated course to help understand the GCP offerings and high level architecture of how their offerings fit in the current landscape. Easy to follow along as this was fundamental course.

par ADSep 24th 2019

This course really helped me in understanding exactly 'How the Big data and Machine learning can be used in Cloud' and 'The ease to use it'. Thank you for summing all the fundamentals in this course.

À propos de Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours du Certificat, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • 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/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.