Este curso intensivo sob demanda de quatro dias oferece aos participantes uma introdução sobre como projetar e criar sistemas de machine learning no Google Cloud Platform. Por meio de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão os conceitos de machine learning (ML) e do TensorFlow, além de habilidades de desenvolvimento, avaliação e produção de modelos de ML.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro'
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform em Português Brasileiro
от партнера
Об этом курсе
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 5 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 18 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudo, de 8 a 12 horas por semana
Португальский (бразильский)
Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский
Программа курса: что вы изучите
1 ч. на завершение
Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"
1 ч. на завершение
2 видео ((всего 5 мин.))
1 практическое упражнение
Pré-teste do curso de machine learning30мин
3 ч. на завершение
Módulo 1: Primeiros passos com machine learning
3 ч. на завершение
21 видео ((всего 109 мин.))
21 видео
Tipos de ML3мин
O canal de ML2мин
Variantes do modelo de ML7мин
Como classificar um problema de ML2мин
Como usar machine learning (ML)8мин
Otimização9мин
Um playground de rede neural18мин
Como combinar atributos3мин
Engenharia de atributos3мин
Modelos de imagem5мин
ML eficaz2мин
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5мин
Métricas de erro3мин
Precisão2мин
Precisão e recall5мин
Como criar conjuntos de dados de machine learning3мин
Como dividir conjuntos de dados6мин
Python Notebooks1мин
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3мин
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 130мин
6 ч. на завершение
Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow
6 ч. на завершение
15 видео ((всего 65 мин.))
15 видео
O que é o TensorFlow?5мин
Principais características do TensorFlow5мин
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7
Revisão do laboratório TensorFlow10мин
API Estimator8мин
Machine learning com o tf.estimator15
Revisão do laboratório Estimator7мин
Como criar ML eficaz6мин
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38
Revisão do laboratório Refatoração4мин
Treine e avalie4мин
Monitoramento1мин
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2мин
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 230мин
2 ч. на завершение
Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine
2 ч. на завершение
7 видео ((всего 28 мин.))
7 видео
Por que usar o Cloud ML Engine?6мин
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1мин
Como empacotar o treinador3мин
TensorFlow Serving3мин
Laboratório: Como escalonar ML39
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 330мин
3 ч. на завершение
Módulo 4: Engenharia de atributos
3 ч. на завершение
16 видео ((всего 92 мин.))
16 видео
Atributos bons7мин
Causalidade8мин
Numérico5мин
Exemplos suficientes7мин
Dados brutos para os atributos1мин
Atributos categóricos8мин
Cruzamento de atributos3мин
Como criar intervalos3мин
Amplitude e profundidade5мин
Onde aplicar a engenharia de atributos3мин
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3мин
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10мин
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15мин
Níveis de abstração de ML4мин
Resumo1мин
1 практическое упражнение
Teste do módulo 430мин
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.
Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro: общие сведения
Nesta especialização on-line intensiva de cinco semanas, os participantes terão uma introdução prática sobre como projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a projetar sistemas de processamento de dados, criar canais completos e análises de dados e desenvolver soluções de aprendizado de máquina. Neste curso, abordamos dados estruturados, não estruturados e de streaming.
Neste curso, os participantes irão adquirir as seguintes habilidades:
• projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform
• usar dados não estruturados com as APIs do Spark e de aprendizado de máquina no Cloud Dataproc
• processar dados em lote e streaming com a implementação de canais de dados de escalonamento automático no Cloud Dataflow
• derivar insights de negócios a partir de conjuntos de dados extremamente grandes usando o Google BigQuery
• treinar, avaliar e prever com modelos de aprendizado de máquina usando o TensorFlow e o Cloud ML
• ativar insights instantâneos dos dados de streaming
Esta aula destina-se a desenvolvedores experientes responsáveis pelo gerenciamento de transformações de Big Data.
>>> Ao se inscrever nesta especialização, você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
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?
Are there prerequisites for this course?
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
Am I eligible for the Google Cloud Platform free trial?
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/
What if I have already used up my Google Cloud Platform free trial?
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.
How does the free trial work?
View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
Is this course similar to CPB102?
Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.
Does this course relate to the Google Certified Professional Data Engineer certification?
The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/
What is a Google certification?
Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
