Об этом курсе

Недавно просмотрено: 356,248

Карьерные результаты учащихся

41%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

40%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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. 12 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • Processing big data at scale for analytics and machine learning

  • Fundamentals of building new machine learning models

  • Creating streaming data pipelines and dashboards

Приобретаемые навыки

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing

Карьерные результаты учащихся

41%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

40%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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. 12 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up95%(22,121 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introduction to the Data and Machine Learning on Google Cloud Platform Specialization .

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 78 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Introduction to Google Cloud Platform3мин
Compute Power for Analytic and ML Workloads9мин
Demo: Creating a VM on Compute Engine13мин
Elastic Storage with Google Cloud Storage6мин
Build on Google's Global Network3мин
Security: On-premise vs Cloud-native2мин
Evolution of Google Cloud Big Data Tools5мин
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3мин
Choosing the right approach5мин
What you can do with Google Cloud Platform3мин
Activity: Explore real customer solution architectures7мин
Key roles in a data-driven organization6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Google Cloud Public Datasets program10мин
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review5мин
2 ч. на завершение

Recommending Products using Cloud SQL and Spark

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Introduction to machine learning5мин
Challenge: ML for recommending housing rentals8мин
Approach: Move from on-premise to Google Cloud Platform9мин
Demo: From zero to an Apache Spark job in 10 minutes or less6мин
Challenge: Utilizing and tuning on-premise clusters6мин
Move storage off-cluster with Google Cloud Storage4мин
Lab Intro2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module Resources5мин
1 практическое упражнение
Module Review15мин
3 ч. на завершение

Predict Visitor Purchases Using BigQuery ML

3 ч. на завершение
13 видео ((всего 74 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Demo: Query 2 billion lines of Github code in less than 30 seconds11мин
BigQuery: Fast SQL Engine4мин
Demo: Exploring bike share data with SQL11мин
Data quality4мин
BigQuery managed storage5мин
Insights from geographic data2мин
Demo: Analyzing lightning strikes with BigQuery GIS7мин
Choosing a ML model type for structured data4мин
Predicting customer lifetime value5мин
BigQuery ML: Create models with SQL3мин
Phases in ML model lifecycle2мин
BigQuery ML: key features walkthrough5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lab Intro10мин
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review4мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Create Streaming Data Pipelines with Cloud Pub/sub and Cloud Dataflow

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Message-oriented architectures with Cloud Pub/Sub6мин
Designing streaming pipelines with Apache Beam3мин
Implementing streaming pipelines on Cloud Dataflow3мин
Visualizing insights with Data Studio3мин
Creating charts with Data Studio2мин
Demo: Data Studio walkthrough7мин
Lab Intro1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review30мин
2 ч. на завершение

Classify Images with Pre-Built Models using Vision API and Cloud AutoML

2 ч. на завершение
10 видео ((всего 55 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
How does ML on unstructured data work?3мин
Demo: ML built into Google Photos1мин
Comparing approaches to ML2мин
Demo: Using ML building blocks7мин
Using pre-built AI to create a chatbot4мин
Customizing Pre-built models with AutoML7мин
Lab Intro22
Building a Custom Model1мин
Demo: Text classification done three ways21мин
2 материала для самостоятельного изучения
Additional resources to build custom models10мин
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review
5 минут на завершение

Summary

5 минут на завершение
1 видео ((всего 5 мин.))
1 видео

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе GOOGLE CLOUD PLATFORM BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.