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

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Специализация: принцип работы

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Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

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Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français

Ce cours à la demande accéléré sur une semaine couvre les fonctionnalités Big Data et Machine Learning (apprentissage automatique) de Google Cloud Platform (GCP). Il présente rapidement Google Cloud Platform et décrit en détail les fonctionnalités de traitement des données. À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de réaliser les tâches suivantes : • Identifier l'objectif et la valeur des principaux produits Big Data et machine learning de Google Cloud Platform • Utiliser CloudSQL et Cloud Dataproc pour migrer les charges de travail MySQL et Hadoop/Pig/Spark/Hive existantes vers Google Cloud Platform • Utiliser BigQuery et Cloud Datalab pour réaliser une analyse de données interactive • Choisir entre Cloud SQL, BigTable et Datastore • Entraîner et utiliser un réseau de neurones à l'aide de TensorFlow • Choisir entre différents produits de traitement des données sur Google Cloud Platform Pour pouvoir s'inscrire à ce cours, les participants doivent avoir environ un (1) an d'expérience dans l'un ou plusieurs des domaines suivants : • Langage de requête commun, tel que SQL • Activités d'extraction, de transformation et de chargement • Modélisation de données • Machine learning et/ou statistiques • Programmation dans Python Remarques sur le compte Google : • Pour bénéficier d'une version d'essai gratuite de Google Cloud Platform, un compte Google/Gmail et une carte de crédit ou un compte bancaire sont requis (les services Google ne sont actuellement pas disponibles en Chine). • Si vous êtes un client Google Cloud Platform avec une adresse de facturation située dans l'Union européenne (UE) ou en Russie, consultez le document VAT Overview à l'adresse : https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Des questions fréquentes sur la version d'essai gratuite de Google Cloud Platform sont disponibles à l'adresse : https://cloud.google.com/free-trial/ Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/

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Курс2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform en Français

Cette formation à la demande propose aux participants de s'initier par la pratique à la conception et à la construction de modèles de machine learning (ML) sur Google Cloud Platform. Il s'agit d'un cours accéléré, que vous pouvez effectuer en une semaine. En suivant une série de présentations, de démonstrations et d'ateliers, les participants découvriront les concepts du ML et de TensorFlow et acquerront des compétences pratiques pour développer, évaluer et mettre en production des modèles de ML. OBJECTIFS Au terme de cette formation, les participants auront acquis les compétences suivantes : ● Identifier les cas d'utilisation du machine learning ● Créer un modèle de ML avec TensorFlow ● Créer des modèles de ML évolutifs et déployables à l'aide de Cloud ML ● Reconnaître l'importance de prétraiter et de combiner les caractéristiques ● Intégrer des concepts de ML avancés dans leurs modèles ● Mettre en production des modèles de ML entraînés PRÉREQUIS Pour tirer pleinement parti de ce cours, les participants doivent remplir les prérequis suivants : ● Avoir suivi la formation Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU disposer d'une expérience équivalente ● Maîtriser les principes de base des langages de requête courants tels que SQL ● Avoir de l'expérience en modélisation, extraction, transformation et chargement des données ● Savoir développer des applications à l'aide d'un langage de programmation courant tel que Python ● Savoir utiliser le machine learning et/ou les statistiques Remarques relatives au compte Google : • Vous avez besoin d'un compte Google/Gmail et d'une carte de crédit ou d'un compte bancaire pour vous inscrire à l'essai gratuit de Google Cloud Platform. (Les services Google sont actuellement indisponibles en Chine.) • Si votre adresse de facturation pour les services GCP est située en Union européenne (UE) ou en Russie, lisez la documentation relative à la TVA à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview. • Vous trouverez d'autres questions fréquentes relatives à l'essai gratuit de GCP à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/free-trial/

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Курс3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform en Français

Ce cours accéléré d'une semaine s'appuie sur les cours précédents de la spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, vous apprendrez à créer et gérer des clusters de calcul pour exécuter des tâches Hadoop, Spark, Pig et/ou Hive sur Google Cloud Platform. Vous découvrirez également comment accéder à diverses options Google Cloud Storage à partir de vos clusters de calcul et comment intégrer les fonctionnalités de machine learning de Google à vos programmes d'analyse. Lors des ateliers pratiques, vous allez créer et gérer des clusters Dataproc à l'aide de la console Web et de l'interface de ligne de commande (CLI). Vous utiliserez les clusters pour exécuter des tâches Spark et Pig. Vous créerez ensuite des blocs-notes iPython qui s'intègrent à BigQuery et à Google Cloud Storage, et qui utilisent Spark. Enfin, vous intégrerez les API de machine learning à vos analyses de données. Prérequis • Avoir suivi la formation Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou une formation équivalente) • Disposer d'une certaine connaissance de Python

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Курс4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Français

D'une durée d'une semaine, cette formation accélérée disponible à la demande traite des principes de base du big data et du machine learning sur Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques proposés par des formateurs, les participants apprennent à effectuer l'entreposage de données no-ops, l'analyse de données et le traitement du pipeline. Prérequis : • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals • Expérience dans l'utilisation d'un langage de requête de type SQL afin d'analyser les données • Connaissance de Python ou Java Remarques relatives au compte Google : • Vous avez besoin d'un compte Google/Gmail, et d'une carte de crédit ou d'un compte bancaire pour vous inscrire à l'essai gratuit de Google Cloud Platform. (Les services Google sont actuellement indisponibles en Chine.) • Si votre adresse de facturation pour les services GCP est située en Union européenne (UE) ou en Russie, lisez la documentation relative à la TVA à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • D'autres questions fréquentes sur l'essai gratuit de Google Cloud Platform sont disponibles à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/free-trial/

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  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

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