Об этом курсе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 5 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...

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 5 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

Неделя
1
11 минуты на завершение

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

...
2 видео ((всего 5 мин.)), 1 тест
2 видео
Considerações sobre machine learning2мин
1 практическое упражнение
Pré-teste do curso de machine learning6мин
3 ч. на завершение

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

...
21 видео ((всего 109 мин.)), 2 тестов
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 18мин
5 ч. на завершение

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

...
15 видео ((всего 65 мин.)), 5 тестов
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 28мин
2 ч. на завершение

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

...
7 видео ((всего 28 мин.)), 2 тестов
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 34мин
3 ч. на завершение

Módulo 4: Engenharia de atributos

...
16 видео ((всего 92 мин.)), 2 тестов
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 46мин

Преподаватели

О 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....

О специализации ''Data Engineering on Google Cloud Platform em Português'

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 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform em Português

Часто задаваемые вопросы

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • 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.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

  • 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

  • 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/

  • 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.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • 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/

  • 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.