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. 11 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 week of study, 8-12 hours/week...


Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine LearningGoogle Cloud PlatformFeature EngineeringTensorflowCloud Computing

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Ca. 11 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 1 week of study, 8-12 hours/week...


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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

11 Minuten zum Abschließen

Welcome to Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

2 Videos (Gesamt 5 min), 1 Quiz
2 Videos
How to Think About Machine Learning2m
1 praktische Übung
Machine Learning Course Pretest6m
3 Stunden zum Abschließen

Module 1: Getting Started with Machine Learning

21 Videos (Gesamt 109 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
21 Videos
Types of ML3m
The ML Pipeline2m
Variants of ML model7m
Framing a ML problem2m
Playing with Machine Learning (ML)8m
A Neural Network Playground18m
Combining Features3m
Feature Engineering3m
Image Models5m
Effective ML2m
What makes a good dataset ?5m
Error Metrics3m
Precision and Recall5m
Creating Machine Learning Datasets3m
Splitting Dataset6m
Python Notebooks1m
Create ML Datasets Lab Overview3m
Create ML Datasets Lab Review2m
1 Lektüre
About Machine Learning10m
1 praktische Übung
Module 1 Quiz8m
5 Stunden zum Abschließen

Module 2: Building ML models with Tensorflow

15 Videos (Gesamt 65 min), 5 Quiz
15 Videos
What is TensorFlow ?5m
Core TensorFlow5m
Getting Started with TensorFlow Lab Overview7
TensorFlow Lab Review10m
Estimator API8m
Machine Learning with tf.estimator15
Estimator Lab Review7m
Building Effective ML6m
Lab Intro: Refactoring to add batching and feature creation38
Refactoring Lab Review4m
Train and Evaluate4m
Lab Intro: Distributed Training and Monitoring2m
Lab Review: Distributed Training and Monitoring7m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz8m
2 Stunden zum Abschließen

Module 3: Scaling ML models with Cloud ML Engine

7 Videos (Gesamt 28 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
7 Videos
Why Cloud ML Engine?6m
Development Workflow1m
Packaging trainer3m
TensorFlow Serving3m
Lab: Scaling up ML39
Lab Review: Scaling up ML10m
1 Lektüre
Kubeflow Pipelines10m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz4m
3 Stunden zum Abschließen

Module 4: Feature Engineering

16 Videos (Gesamt 92 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
16 Videos
Good Features7m
Enough Examples7m
Raw Data to Features1m
Categorical Features8m
Feature Crosses3m
Wide and Deep5m
Where to do Feature Engineering3m
Feature Engineering Lab Overview3m
Feature Engineering Lab Review10m
Hyperparameter Tuning + Demo15m
ML Abstraction Levels4m
2 Lektüren
ML APIs and Cloud AutoML10m
BigQuery ML10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz6m
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Top reviews from Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform

von NPJan 9th 2018

Thank you very much for making this course available on Coursera, I cannot agree more the knowledge of Mr Venkat. This is a great way to help people to get started with Google Machine Learning.

von MGSep 21st 2017

Great course! I've learnt a lot. The concepts where super clear. The coding part was a little difficult, I didn't understand all af it, but it's good to have a complete example to use.

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 Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> 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 <<<...
Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP

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.

  • 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/

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