Über diesen Kurs
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100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 7 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 week of study, 5-7 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Japanisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

BigqueryMachine LearningGoogle Cloud PlatformCloud Computing

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
6 Minuten zum Abschließen

Introduction

Welcome to the last course in the Data Insights specialization. In this module we will overview the course topics and the labs platform you will be using.

...
2 Videos (Gesamt 6 min)
21 Minuten zum Abschließen

Introduction to Machine Learning

In this module, we define what Machine Learning is and how it can benefit your business. You'll see a few demos of ML in action and learn key ML terms like instances, features, and labels.

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6 Videos (Gesamt 21 min), 1 Quiz
6 Videos
ML Applications for Business3m
ML Terms: Instances, Features, Labels3m
The Spectrum of ML Tools3m
1 praktische Übung
Introduction to Machine Learning
2 Stunden zum Abschließen

Pre-trained ML APIs

In this module we will dive into pre-built and pre-trained ML models that we can access (like image recognition and sentiment analysis) within Cloud Datalab.

...
9 Videos (Gesamt 52 min), 2 Quiz
9 Videos
Collaborative Notebooks in the Cloud5m
Demo: Cloud Datalab with BigQuery and Google Analytics7m
Accessing BigQuery datasets from Cloud Datalab15m
Visualizing Datasets in Charts1m
Lab Overview28
Lab Walkthrough10m
1 praktische Übung
Notebooks in the Cloud10m
Woche
2
2 Stunden zum Abschließen

Creating ​ML Datasets in BigQuery

...
8 Videos (Gesamt 35 min), 2 Quiz
8 Videos
Demo: Exploring and Preprocessing Data6m
Other Tools for Creating Data Pipelines50
Knowing the Unknowable4m
Creating Repeatable Dataset Splits2m
Lab Solution: Creating Repeatable Dataset Splits9m
1 praktische Übung
Intro to Machine Learning10m
4 Stunden zum Abschließen

Creating ML Models in BigQuery

In this module, you will learn how to create machine learning models directly inside of BigQuery. You will learn the new syntax and work through the phases of building, evaluating, and testing an ML model.

...
6 Videos (Gesamt 54 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
6 Videos
Demo: Creating a Classification Model12m
Lab Intro: Predicting Visitor Return Purchases with BigQuery2m
Lab Solution: Predicting Visitor Return Purchases in BigQuery20m
1 Lektüre
BigQuery ML Resources10m
1 praktische Übung
BigQuery ML
3 Minuten zum Abschließen

End of Course Recap

You've made it to the end! Let's review the lessons learned in the course and what resources are available for continued learning.

...
1 Video (Gesamt 3 min)
1 Video
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Top reviews from Applying Machine Learning to your Data with GCP

von MBJan 22nd 2019

Enjoyed. I would add more in-depth ML part for BigQuery and different scenario. it also good to explain metric how and how to choose right features etc

von LLAug 11th 2018

The instructor Evan is super great to rolling out machine learning in an easy /understandable way. hope he can tech more in-depth of machine learning.

Über 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....

Über die Spezialisierung From Data to Insights with Google Cloud Platform

Want to know how to query and process petabytes of data in seconds? Curious about data analysis that scales automatically as your data grows? Welcome to the Data Insights course! This four-course accelerated online specialization teaches course participants how to derive insights through data analysis and visualization using the Google Cloud Platform. The courses feature interactive scenarios and hands-on labs where participants explore, mine, load, visualize, and extract insights from diverse Google BigQuery datasets. The courses also cover data loading, querying, schema modeling, optimizing performance, query pricing, and data visualization. This specialization is intended for the following participants: ● Data Analysts, Business Analysts, Business Intelligence professionals ● Cloud Data Engineers who will be partnering with Data Analysts to build scalable data solutions on Google Cloud Platform To get the most out of this specialization, we recommend participants have some proficiency with ANSI SQL. >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
From Data to Insights with Google Cloud Platform

Häufig gestellte Fragen

  • Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.

  • Wenn Sie sich vor dem Startdatum der ersten Kurseinheit anmelden, haben Sie Zugriff auf alle Vortragsvideos und Texte für den Kurs. Sobald die erste Kurseinheit beginnt, können Sie Aufgaben einreichen.

  • Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.

  • Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.

  • Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.

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