Об этом курсе

Недавно просмотрено: 44,252

Карьерные результаты учащихся

12%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

18%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

14%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Compare the key required aspects of a good feature

  • Understand how to preprocess and explore features with Cloud Dataflow and Cloud Dataprep

  • Combine and create new feature combinations through feature crosses

  • Understand and apply how TensorFlow transforms features

Карьерные результаты учащихся

12%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

18%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

14%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 18 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up88%(2,002 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 минут на завершение

Introduction to Course

5 минут на завершение
2 видео ((всего 5 мин.))
2 видео
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3мин
5 ч. на завершение

Raw Data to Features

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 36 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
11 видео
Raw Data to Features2мин
Good vs Bad Features2мин
Features Known at Prediction-time3мин
Features should be Numeric27
Features Should Have Enough Examples1мин
Bringing Human Insight27
Representing Features8мин
ML vs Statistics3мин
Lab Intro: Basic Feature Engineering in BQML33
Lab Intro: Basic Feature Engineering in Keras30
1 материал для самостоятельного изучения
Resources10мин
4 практических упражнения
Raw Data to Features and Good vs Bad Features30мин
Prediction time, Numeric, Enough Examples, Human sight30мин
Representing Features questions30мин
Feature Engineering30мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Preprocessing and feature creation

5 ч. на завершение
9 видео ((всего 45 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
9 видео
Lab Intro: Simple Dataflow Pipeline19
Lab Solution: Simple Dataflow Pipeline6мин
Data Pipelines that Scale5мин
Lab Intro: MapReduce in Dataflow33
Lab Solution: MapReduce in Dataflow3мин
Preprocessing with Cloud Dataprep6мин
Lab Intro: Computing Time-Windowed Features in Cloud Data10мин
Lab Solution: Computing Time-Windowed Features in Cloud Dataprep36
1 материал для самостоятельного изучения
Resources10мин
2 практических упражнения
Apache Beam and Cloud Dataflow30мин
Preprocessing with Cloud Dataprep30мин
Неделя
3

Неделя 3

5 ч. на завершение

Feature Crosses

5 ч. на завершение
18 видео ((всего 64 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 5 тестов
18 видео
What is a Feature Cross5мин
Discretization1мин
Memorization vs. Generalization4мин
Taxi colors4мин
Lab Intro: Feature Crosses to create a good classifier26
Lab Solution: Feature Crosses to create a good classifier6мин
Sparsity + Quiz5мин
Lab Intro: Too Much of a Good Thing31
Lab Solution: Too Much of a Good Thing7мин
Implementing Feature Crosses5мин
Embedding Feature Crosses9мин
Feature Creation in TensorFlow2мин
Feature Creation in DataFlow2мин
Lab Intro: Improve ML Model with Feature Engineering42
Lab Solution: ML Fairness Debrief3мин
Lab Intro: Advanced Feature Engineering in BQML51
Lab Intro: Advanced Feature Engineering in Keras29
1 материал для самостоятельного изучения
Resources10мин
2 практических упражнения
Feature crosses30мин
Module Quiz30мин
Неделя
4

Неделя 4

2 ч. на завершение

TensorFlow Transform

2 ч. на завершение
6 видео ((всего 22 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
TensorFlow Transform8мин
Analyze phase3мин
Transform phase4мин
Supporting serving3мин
Lab Intro: Exploring tf.transform1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Resources10мин
1 практическое упражнение
tf.transform30мин
1 ч. на завершение

Summary

1 ч. на завершение
1 видео ((всего 7 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
Summary6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Resources - Readings Compiled as PDF10мин
All Quiz Questions as a PDF10мин
1 практическое упражнение
Course Quiz30мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРИЗНАКОВ

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform: общие сведения

Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.