Об этом курсе
Недавно просмотрено: 2,240

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

Испанский

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. 15 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

Испанский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'

  • Engineers

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
11 минуты на завершение

Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

2 видео ((всего 5 мин.)), 1 тест
2 видео
Cómo abordar el aprendizaje automático2мин
1 практическое упражнение
Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático6мин
3 ч. на завершение

Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

21 видео ((всего 109 мин.)), 2 тестов
21 видео
Tipos de AA3мин
La canalización del AA2мин
Variantes de modelos de AA7мин
Definición de un problema de AA2мин
Aplicación del aprendizaje automático (AA)8мин
Optimización9мин
Una zona de pruebas de redes neuronales18мин
Combinación de atributos3мин
Ingeniería de atributos3мин
Modelos de imágenes5мин
AA eficaz2мин
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5мин
Métricas de errores3мин
Precisión2мин
Precisión y recuperación5мин
Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3мин
División de conjuntos de datos6мин
Notebooks de Python1мин
Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3мин
Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2мин
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 18мин
5 ч. на завершение

Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

15 видео ((всего 65 мин.)), 5 тестов
15 видео
¿Qué es TensorFlow?5мин
Aspectos fundamentales de TensorFlow5мин
Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7
Repaso del lab TensorFlow10мин
API de Estimator8мин
Aprendizaje automático con tf.estimator15
Repaso del lab Estimator7мин
Compilación de AA eficaz6мин
Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38
Repaso del lab Reestructuración4мин
Entrenamiento y evaluación4мин
Supervisión1мин
Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2мин
Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7мин
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 28мин
2 ч. на завершение

Módulo 3: Cómo escalar modelos de AA con Cloud ML Engine

7 видео ((всего 28 мин.)), 2 тестов
7 видео
¿Por qué usar Cloud ML Engine?6мин
Flujo de trabajo del desarrollo1мин
Entrenador de paquetes3мин
TensorFlow Serving3мин
Lab Cómo ajustar el AA39
Repaso del lab Cómo ajustar el AA10мин
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 34мин
3 ч. на завершение

Módulo 4: Ingeniería de atributos

16 видео ((всего 92 мин.)), 2 тестов
16 видео
Atributos buenos7мин
Causalidad8мин
Funciones numéricas5мин
Ejemplos suficientes7мин
De los datos sin procesar a los atributos1мин
Atributos categóricos8мин
Combinaciones de atributos3мин
Creación de depósitos3мин
Amplitud y profundidad5мин
Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3мин
Descripción general del lab Ingeniería de atributos3мин
Repaso del lab Ingeniería de atributos10мин
Ajuste de hiperparámetros y demostración15мин
Niveles de abstracción del AA4мин
Resumen1мин
1 практическое упражнение
Cuestionario del módulo 46мин
4.6
Рецензии: 3Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP

автор: CDAug 5th 2019

Muy buen curso introductorio a Machine Learning, cubre muchos aspectos muy importantes para entender los fundamentos y principios de manejo de ML empleando las herramientas de Google

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....

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform en Español: общие сведения

Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades: • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform • Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc • Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow • Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery • Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML • Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • 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.

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

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.