In this module, we define what Machine Learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels. In the interactive labs, you will practice invoking the pretrained ML APIs available as well as build your own Machine Learning models using just SQL with BigQuery ML. PREREQUISITES To get the most out of this course, participants must complete the prior courses in this specialization: • Exploring and Preparing your Data • Storing and Visualizing your Data • Architecture and Performance >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<< COMPLETION CHALLENGE Complete any GCP specialization from November 5 - November 30, 2019 for an opportunity to receive a GCP t-shirt (while supplies last). Check Discussion Forums for details.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация From Data to Insights with Google Cloud Platform'
Applying Machine Learning to your Data with GCP
от партнера
Приобретаемые навыки
Программа курса: что вы изучите
Introduction
Welcome to the last course in the Data Insights specialization. In this module we will overview the course topics and the labs platform you will be using.
Introduction to Machine Learning
In this module, we define what Machine Learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels.
Pre-trained ML APIs
In this module we will dive into pre-built and pre-trained ML models that we can access (like image recognition and sentiment analysis) within Cloud Datalab.
Creating ML Datasets in BigQuery
Creating ML Models in BigQuery
In this module, you will learn how to create machine learning models directly inside of BigQuery. You will learn the new syntax and work through the phases of building, evaluating, and testing an ML model.
End of Course Recap
You've made it to the end! Let's review the lessons learned in the course and what resources are available for continued learning.
Пригласите друзей и получите скидку 50%
Разделите с друзьями свою любовь к учебе! Запишитесь на курс вместе с другом, и когда он совершит покупку, вы оба получите скидку 50% на курс или на первый месяц подписки на специализацию.
Посмотреть условия использования67%
55%
12%
Лучшие отзывы о курсе Applying Machine Learning to your Data with GCP
Enjoyed. I would add more in-depth ML part for BigQuery and different scenario. it also good to explain metric how and how to choose right features etc
The instructor Evan is super great to rolling out machine learning in an easy /understandable way. hope he can tech more in-depth of machine learning.
О Google Cloud
Специализация From Data to Insights with Google Cloud Platform: общие сведения
Часто задаваемые вопросы
Можно ли ознакомиться с курсом до регистрации?
Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.
Что я получу, зарегистрировавшись на курс?
После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.
Когда я получу сертификат о прохождении курса?
Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.
Почему я не могу прослушать этот курс?
Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.
Какие правила возврата средств?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.