Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability of businesses to extract insights from their data. This course covers several ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud Platform depending on the level of customization required. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces AI Platform Notebooks and BigQuery Machine Learning. Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions using Kubeflow. Learners will get hands-on experience building machine learning models on Google Cloud Platform using QwikLabs.
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP
von
Google Cloud
Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“
Ca. 9 Stunden zum Abschließen
Empfohlen: 22 hours/week
Englisch
Untertitel: Englisch
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Woche
15 Minuten zum Abschließen
Introduction
This module introduces the course and agenda
2 Videos (Gesamt 5 min)
1 Stunde zum Abschließen
Introduction to Analytics and AI
This modules talks about ML options on GCP
4 Videos (Gesamt 18 min), 1 Quiz
4 Videos
Machine Learning and AI3m
ML options on Google Cloud Platform1m
Game: Reviewing key ML concepts5m
1 praktische Übung
Introduction to Analytics and AI30m
1 Stunde zum Abschließen
Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data
This module focuses on using pre-built ML APIs on your unstructured data
3 Videos (Gesamt 9 min), 2 Quiz
3 Videos
ML APIs for Enriching Data4m
Lab Intro: Using the Natural Language API to Classify Unstructured Text47
1 praktische Übung
Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data4m
2 Stunden zum Abschließen
Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks
This module covers how to use AI Platform Notebooks
3 Videos (Gesamt 7 min), 2 Quiz
3 Videos
BigQuery Magic and Ties to Pandas1m
Lab Intro: BigQuery in Jupyter Labs on AI Platform28
1 praktische Übung
Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks30m
Woche
21 Stunde zum Abschließen
Productionizing Custom ML Models
This module covers building custom ML models and introduces Kubeflow and AI Hub
6 Videos (Gesamt 14 min), 2 Quiz
6 Videos
Ways to do custom ML on GCP5m
Kubeflow4m
AI Hub1m
Lab Intro: Running AI models on Kubeflow11
Summary23
1 praktische Übung
Productionizing Custom ML Models4m
2 Stunden zum Abschließen
Custom Model building with SQL in BigQuery ML
This module covers BigQuery ML
6 Videos (Gesamt 15 min), 3 Quiz
6 Videos
Classification, Regregression, and Recommender Models5m
Unsupervised ML with Clustering Models2m
Lab Intro: Predict Bike Trip Duration with a Regression Model in BQML19
Lab Intro: Movie Recommendations in BigQuery ML16
Summary15
1 praktische Übung
Custom Model building with SQL in BigQuery ML4m
1 Stunde zum Abschließen
Custom Model Building with Cloud AutoML
This module introduces Cloud AutoML to build powerful models without coding
4 Videos (Gesamt 26 min), 1 Quiz
1 praktische Übung
Custom Model Building with Cloud AutoML4m
3 Minuten zum Abschließen
Summary
This module recaps the topics covered in the course
1 Video (Gesamt 3 min)
1 Video
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.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
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Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
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Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
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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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