À propos de ce cours

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 5 heures pour terminer

Recommandé : Einwöchiger Kurs, 8–12 Stunden/Woche...

Allemand

Sous-titres : Français, Portugais (brésilien), Allemand, Anglais, Espagnol, Japonais...

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
11 minutes pour terminer

Willkommen zum serverlosen maschinellen Lernen mit der Google Cloud Platform

...
2 vidéos (Total 5 min), 1 quiz
2 vidéos
Überlegungen zum maschinellen Lernen2 min
1 exercice pour s'entraîner
ML-Kurs – Vorabfragen6 min
3 heures pour terminer

Modul 1: Einführung in maschinelles Lernen

...
21 vidéos (Total 109 min), 2 quiz
21 vidéos
Arten von ML3 min
Die ML-Pipeline2 min
Varianten des ML-Modells7 min
ML-Problem eingrenzen2 min
Maschinelles Lernen (ML) ausprobieren8 min
Optimierung9 min
Sichere Testumgebung für neuronale Netzwerke18 min
Funktionen kombinieren3 min
Feature Engineering3 min
Bildmodelle5 min
Effektives ML2 min
Was macht ein gutes Dataset aus?5 min
Fehlermesswerte3 min
Genauigkeit2 min
Genauigkeit und Trefferquote5 min
Datasets für maschinelles Lernen erstellen3 min
Datasets aufteilen6 min
Python-Notebooks1 min
Übersicht zum Lab "Datasets für maschinelles Lernen erstellen"3 min
Zusammenfassung zum Lab "Datasets für maschinelles Lernen erstellen"2 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 18 min
5 heures pour terminer

Modul 2: ML-Modelle mit TensorFlow erstellen

...
15 vidéos (Total 65 min), 5 quiz
15 vidéos
Was ist TensorFlow?5 min
Core TensorFlow5 min
Übersicht zum Lab "Einführung in TensorFlow"7s
Zusammenfassung zum TensorFlow-Lab10 min
Estimator API8 min
Maschinelles Lernen mit tf.estimator15s
Zusammenfassung zum Lab "Estimator"7 min
Effektives ML ermöglichen6 min
Einführung zum Lab "Refaktorierung zum Hinzufügen von Stapelverarbeitung und Funktionserstellung"38s
Zusammenfassung zum Lab "Refaktorierung"4 min
Trainieren und Bewerten4 min
Monitoring1 min
Einführung zum Lab "Verteiltes Training und Monitoring"2 min
Zusammenfassung zum Lab "Verteiltes Training und Monitoring"7 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 28 min
2 heures pour terminer

Modul 3: ML-Modelle mit Cloud ML Engine skalieren

...
7 vidéos (Total 28 min), 2 quiz
7 vidéos
Vorteile der Cloud ML Engine6 min
Arbeitsablauf bei der Entwicklung1 min
Trainingspakete erstellen3 min
TensorFlow bereitstellen3 min
Lab: ML hochskalieren39s
Zusammenfassung zum Lab "ML hochskalieren"10 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz für Modul 34 min
3 heures pour terminer

Modul 4: Feature Engineering

...
16 vidéos (Total 92 min), 2 quiz
16 vidéos
Gute Funktionen7 min
Kausalität8 min
Numerisch5 min
Ausreichende Beispiele7 min
Von den Rohdaten zur Funktion1 min
Kategoriale Merkmale8 min
Funktionsverknüpfungen3 min
Bucketizing3 min
Breit und tief5 min
Einsatzbereiche für Feature Engineering3 min
Überblick zum Lab "Feature Engineering"3 min
Zusammenfassung zum Lab "Feature Engineering"10 min
Hyperparameter-Abstimmung + Demo15 min
ML-Abstraktionsebenen4 min
Fazit1 min
1 exercice pour s'entraîner
Quiz zu Modul 46 min

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....

À propos de la Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform. In Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs entwickeln die Teilnehmer Datenverarbeitungssysteme, erstellen End-to-End-Datenpipelines, analysieren Daten und üben maschinelles Lernen. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: • Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln • Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc verwenden • Batch- und Streaming-Daten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten • Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten • Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und damit Vorhersagen treffen • Sofortige Statistiken aus Streaming-Daten ermöglichen • Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel: • Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren • Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen • Modelle des maschinellen Lernens und der Statistik erstellen und warten • Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Foire Aux Questions

  • Oui, vous pouvez prévisualiser la première vidéo et consulter le programme du cours avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu non inclus dans la prévisualisation.

  • Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de session, vous aurez accès à toutes les vidéos et lectures du cours. Vous pourrez soumettre des devoirs à partir du début de la session.

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) et que votre session commence, vous avez accès à toutes les vidéos et aux autres ressources, y compris les éléments à lire et le forum de discussion du cours. Vous pouvez afficher et soumettre des devoirs pour vous exercer, et terminer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un Certificat de Cours.

  • Si vous réussissez le cours, votre Certificat de Cours électronique sera ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat de Cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

  • Ce cours fait partie du nombre restreint de cours proposés par Coursera actuellement disponibles uniquement aux étudiants ayant payé les frais du cours ou bénéficié de l'Aide Financière, lorsqu'elle est disponible.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • 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 CPB102.

  • 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.