À propos de ce cours

Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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. 15 heures pour terminer
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

Semaine 1

1 heure pour terminer

Willkommen zum serverlosen maschinellen Lernen mit der Google Cloud Platform

1 heure pour terminer
2 vidéos (Total 5 min), 1 lecture, 1 quiz
2 vidéos
Überlegungen zum maschinellen Lernen2 min
1 lecture
Kursressourcen herunterladen10 min
1 exercice pour s'entraîner
ML-Kurs – Vorabfragen30 min
3 heures pour terminer

Modul 1: Einführung in maschinelles Lernen

3 heures pour terminer
21 vidéos (Total 109 min)
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 130 min
6 heures pour terminer

Modul 2: ML-Modelle mit TensorFlow erstellen

6 heures pour terminer
15 vidéos (Total 65 min)
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 230 min
2 heures pour terminer

Modul 3: ML-Modelle mit Cloud ML Engine skalieren

2 heures pour terminer
7 vidéos (Total 28 min)
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 330 min
3 heures pour terminer

Modul 4: Feature Engineering

3 heures pour terminer
16 vidéos (Total 92 min)
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 430 min

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.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

  • 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.