4.6
звезд
Оценки: 4,221

Google Cloud Training

43 438 уже зарегистрированы

от партнера

Google Cloud

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 28 726

The course begins with a discussion about data: how to improve data quality and perform exploratory data analysis. We describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code. You will understand the benefits of Big Query ML. We then discuss how to optimize a machine learning (ML) model and how generalization and sampling can help assess the quality of ML models for custom training.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 17 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

Describe how to improve data quality and perform exploratory data analysis
Build and train AutoML Models using Vertex AI and BigQuery ML
Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics
Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets

Приобретаемые навыки

Tensorflow
Bigquery
Machine Learning
Data Cleansing

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Начальный уровень

Прибл. 17 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,7/5 (оценок: 257)

Google Cloud Training

1 880 011 учащихся

1 022 курса

от партнера

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.

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента90%(3,819 оценки)

Неделя

Неделя 1

1 минута на завершение

Introduction

1 минута на завершение

1 видео ((всего 1 мин.))

4 ч. на завершение

Get to Know Your Data: Improve Data through Exploratory Data Analysis

In this module, we look at how to improve the quality of our data and how to explore our data by performing exploratory data analysis. We look at the importance of tidy data in Machine Learning and show how it impacts data quality. For example, missing values can skew our results. You will also learn the importance of exploring your data. Once we have the data tidy, you will then perform exploratory data analysis on the dataset.

4 ч. на завершение

9 видео ((всего 57 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов

9 видео

Introduction39

Improve Data Quality13мин

Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs4мин

Lab intro: Improve the quality of your data1мин

Lab Demo: Improve the quality of your data22мин

What is exploratory data analysis4мин

How is EDA used in machine learning4мин

Data analysis and visualization3мин

Lab intro: Explore the data using Python and BigQuery46

1 материал для самостоятельного изучения

Resources: Get to know your data: Improve data through Exploratory Data Analysis10мин

1 практическое упражнение

Get to know your data: Improve data through Exploratory Data Analysis10мин

3 ч. на завершение

Machine Learning in Practice

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 45 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Training AutoML Models Using Vertex AI

3 ч. на завершение

7 видео ((всего 38 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

7 видео

Introduction23

Machine learning vs. deep learning7мин

What is automated machine learning?1мин

AutoML regression model10мин

(Optional) Lab intro: Training an AutoML classification model (Structured data)28

(Optional) Lab Demo: Training an AutoML classification model (Structured data)7мин

Evaluate AutoML models10мин

1 материал для самостоятельного изучения

Resources: Training AutoML Models Using Vertex AI10мин

1 практическое упражнение

Training AutoML Models Using Vertex AI18мин

3 ч. на завершение

BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives

3 ч. на завершение

8 видео ((всего 30 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов

8 видео

Introduction22

Training an ML model using BigQuery ML5мин

BigQuery Machine Learning supported models2мин

Lab intro: Using BigQuery ML to predict penguin weight (BigQuery ML & Explainable AI)29

Lab Demo: Using BigQuery ML to predict penguin weight (BigQuery ML & Explainable AI)11мин

BigQuery ML hyperparameter tuning3мин

(Optional) Lab intro: Using the BigQuery ML hyperparameter tuning to improve model performance28

How to build and deploy a recommendation system with BigQuery ML5мин

1 материал для самостоятельного изучения

Resources: BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives10мин

1 практическое упражнение

BigQuery Machine Learning: Develop ML Models Where Your Data Lives10мин

Неделя

Неделя 3

1 ч. на завершение

Optimization

1 ч. на завершение

12 видео ((всего 58 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

12 видео

Introduction26

Defining ML models4мин

Introducing the course dataset6мин

Introduction to loss functions6мин

Gradient descent5мин

Troubleshooting loss curves2мин

ML model pitfalls6мин

Lecture lab: Introducing the TensorFlow Playground6мин

Lecture lab: TensorFlow Playground - Advanced3мин

Lecture lab: Practicing with neural networks6мин

Performance metrics3мин

Confusion matrix5мин

1 материал для самостоятельного изучения

Resources: Optimization10мин

1 практическое упражнение

Optimization10мин

1 ч. на завершение

Generalization and Sampling

Now it’s time to answer a rather weird question: when is the most accurate ML model not the right one to pick? As we hinted at in the last module on Optimization -- simply because a model has a loss metric of 0 for your training dataset does not mean it will perform well on new data in the real world. You will learn how to create repeatable training, evaluation, and test datasets and establish performance benchmarks.

1 ч. на завершение

5 видео ((всего 28 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест

2 ч. на завершение

Summary

2 ч. на завершение

4 материалов для самостоятельного изучения

Рецензии

4.6

Рецензии: 479

5 stars
69,42 %
4 stars
23,73 %
3 stars
4,99 %
2 stars
1,20 %
1 star
0,63 %

Лучшие отзывы о курсе LAUNCHING INTO MACHINE LEARNING

от партнера AR16 авг. 2019 г.

I got a whole idea on how to work on data from scratch. Model selection, generalization, splitting of data and performance metric were few things I learned from this course.

от партнера SV3 дек. 2018 г.

A great course to boost your confidence on practicing ML. It also teaches you some fresh skills like repeatable dataset partitioning techniques using just SQL.

от партнера PT25 июня 2018 г.

Overall it was great, and very instructive. However, the Short History of ML was a little bit confusing with too many unexplained words and too many details too early.

от партнера SS8 апр. 2020 г.

I highly recommend this course to learners who need an exposure on handling huge datasets using google big query SQL and data splitting strategies.

Посмотреть все отзывы

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.
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.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Launching into Machine Learning

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки