À propos de ce cours
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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. 20 heures pour terminer

Recommandé : 1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

Espagnol

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
1 heures pour terminer

Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

2 vidéos (Total 5 min), 1 quiz
2 vidéos
Cómo abordar el aprendizaje automático2 min
1 exercices pour s'entraîner
Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático30 min
3 heures pour terminer

Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

21 vidéos (Total 109 min), 2 quiz
21 vidéos
Tipos de AA3 min
La canalización del AA2 min
Variantes de modelos de AA7 min
Definición de un problema de AA2 min
Aplicación del aprendizaje automático (AA)8 min
Optimización9 min
Una zona de pruebas de redes neuronales18 min
Combinación de atributos3 min
Ingeniería de atributos3 min
Modelos de imágenes5 min
AA eficaz2 min
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5 min
Métricas de errores3 min
Precisión2 min
Precisión y recuperación5 min
Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3 min
División de conjuntos de datos6 min
Notebooks de Python1 min
Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3 min
Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2 min
1 exercices pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 130 min
6 heures pour terminer

Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

15 vidéos (Total 65 min), 5 quiz
15 vidéos
¿Qué es TensorFlow?5 min
Aspectos fundamentales de TensorFlow5 min
Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7s
Repaso del lab TensorFlow10 min
API de Estimator8 min
Aprendizaje automático con tf.estimator15s
Repaso del lab Estimator7 min
Compilación de AA eficaz6 min
Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38s
Repaso del lab Reestructuración4 min
Entrenamiento y evaluación4 min
Supervisión1 min
Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2 min
Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7 min
1 exercices pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 230 min
2 heures pour terminer

Módulo 3: Cómo escalar modelos de AA con Cloud ML Engine

7 vidéos (Total 28 min), 2 quiz
7 vidéos
¿Por qué usar Cloud ML Engine?6 min
Flujo de trabajo del desarrollo1 min
Entrenador de paquetes3 min
TensorFlow Serving3 min
Lab Cómo ajustar el AA39s
Repaso del lab Cómo ajustar el AA10 min
1 exercices pour s'entraîner
Cuestionario del módulo 330 min
3 heures pour terminer

Módulo 4: Ingeniería de atributos

16 vidéos (Total 92 min), 2 quiz
16 vidéos
Atributos buenos7 min
Causalidad8 min
Funciones numéricas5 min
Ejemplos suficientes7 min
De los datos sin procesar a los atributos1 min
Atributos categóricos8 min
Combinaciones de atributos3 min
Creación de depósitos3 min
Amplitud y profundidad5 min
Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3 min
Descripción general del lab Ingeniería de atributos3 min
Repaso del lab Ingeniería de atributos10 min
Ajuste de hiperparámetros y demostración15 min
Niveles de abstracción del AA4 min
Resumen1 min
1 exercices pour s'entraîner
Test del módulo 430 min
4.6
3 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP

par CDAug 5th 2019

Muy buen curso introductorio a Machine Learning, cubre muchos aspectos muy importantes para entender los fundamentos y principios de manejo de ML empleando las herramientas de Google

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 du Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades: • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform • Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc • Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow • Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery • Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML • Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

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 de la Spécialisation, 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:

    • 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.

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

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