Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

12%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

18%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

14%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Compare the key required aspects of a good feature

  • Understand how to preprocess and explore features with Cloud Dataflow and Cloud Dataprep

  • Combine and create new feature combinations through feature crosses

  • Understand and apply how TensorFlow transforms features

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Ca. 18 Stunden zum Abschließen
Englisch

Dozent

von

Placeholder

Google Cloud

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up88%(2,002 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

5 Minuten zum Abschließen

Introduction to Course

5 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 5 min)
2 Videos
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3m
5 Stunden zum Abschließen

Raw Data to Features

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 36 min), 1 Lektüre, 6 Quiz
11 Videos
Raw Data to Features2m
Good vs Bad Features2m
Features Known at Prediction-time3m
Features should be Numeric27
Features Should Have Enough Examples1m
Bringing Human Insight27
Representing Features8m
ML vs Statistics3m
Lab Intro: Basic Feature Engineering in BQML33
Lab Intro: Basic Feature Engineering in Keras30
1 Lektüre
Resources10m
4 praktische Übungen
Raw Data to Features and Good vs Bad Features30m
Prediction time, Numeric, Enough Examples, Human sight30m
Representing Features questions30m
Feature Engineering30m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Preprocessing and feature creation

5 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
9 Videos
Lab Intro: Simple Dataflow Pipeline19
Lab Solution: Simple Dataflow Pipeline6m
Data Pipelines that Scale5m
Lab Intro: MapReduce in Dataflow33
Lab Solution: MapReduce in Dataflow3m
Preprocessing with Cloud Dataprep6m
Lab Intro: Computing Time-Windowed Features in Cloud Data10m
Lab Solution: Computing Time-Windowed Features in Cloud Dataprep36
1 Lektüre
Resources10m
2 praktische Übungen
Apache Beam and Cloud Dataflow30m
Preprocessing with Cloud Dataprep30m
Woche
3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Feature Crosses

5 Stunden zum Abschließen
18 Videos (Gesamt 64 min), 1 Lektüre, 5 Quiz
18 Videos
What is a Feature Cross5m
Discretization1m
Memorization vs. Generalization4m
Taxi colors4m
Lab Intro: Feature Crosses to create a good classifier26
Lab Solution: Feature Crosses to create a good classifier6m
Sparsity + Quiz5m
Lab Intro: Too Much of a Good Thing31
Lab Solution: Too Much of a Good Thing7m
Implementing Feature Crosses5m
Embedding Feature Crosses9m
Feature Creation in TensorFlow2m
Feature Creation in DataFlow2m
Lab Intro: Improve ML Model with Feature Engineering42
Lab Solution: ML Fairness Debrief3m
Lab Intro: Advanced Feature Engineering in BQML51
Lab Intro: Advanced Feature Engineering in Keras29
1 Lektüre
Resources10m
2 praktische Übungen
Feature crosses30m
Module Quiz30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

TensorFlow Transform

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 22 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
TensorFlow Transform8m
Analyze phase3m
Transform phase4m
Supporting serving3m
Lab Intro: Exploring tf.transform1m
1 Lektüre
Resources10m
1 praktische Übung
tf.transform30m
1 Stunde zum Abschließen

Summary

1 Stunde zum Abschließen
1 Video (Gesamt 7 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
1 Video
2 Lektüren
Resources - Readings Compiled as PDF10m
All Quiz Questions as a PDF10m
1 praktische Übung
Course Quiz30m

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