課程信息

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可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為14 小時

西班牙語(Spanish)

字幕:法語(French), 巴西葡萄牙語, 德語(German), 英語(English), 西班牙語(Spanish), 日語...

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提供方

Google 云端平台 徽標

Google 云端平台

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1

1

完成時間為 1 小時

Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

完成時間為 1 小時
2 個視頻 (總計 5 分鐘)
2 個視頻
Cómo abordar el aprendizaje automático2分鐘
1 個練習
Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático30分鐘
完成時間為 3 小時

Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

完成時間為 3 小時
21 個視頻 (總計 109 分鐘)
21 個視頻
Tipos de AA3分鐘
La canalización del AA2分鐘
Variantes de modelos de AA7分鐘
Definición de un problema de AA2分鐘
Aplicación del aprendizaje automático (AA)8分鐘
Optimización9分鐘
Una zona de pruebas de redes neuronales18分鐘
Combinación de atributos3分鐘
Ingeniería de atributos3分鐘
Modelos de imágenes5分鐘
AA eficaz2分鐘
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5分鐘
Métricas de errores3分鐘
Precisión2分鐘
Precisión y recuperación5分鐘
Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3分鐘
División de conjuntos de datos6分鐘
Notebooks de Python1分鐘
Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3分鐘
Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 130分鐘
完成時間為 6 小時

Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

完成時間為 6 小時
15 個視頻 (總計 65 分鐘)
15 個視頻
¿Qué es TensorFlow?5分鐘
Aspectos fundamentales de TensorFlow5分鐘
Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7
Repaso del lab TensorFlow10分鐘
API de Estimator8分鐘
Aprendizaje automático con tf.estimator15
Repaso del lab Estimator7分鐘
Compilación de AA eficaz6分鐘
Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38
Repaso del lab Reestructuración4分鐘
Entrenamiento y evaluación4分鐘
Supervisión1分鐘
Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2分鐘
Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 230分鐘
完成時間為 2 小時

Módulo 3: Cómo escalar modelos de AA con Cloud ML Engine

完成時間為 2 小時
7 個視頻 (總計 28 分鐘)
7 個視頻
¿Por qué usar Cloud ML Engine?6分鐘
Flujo de trabajo del desarrollo1分鐘
Entrenador de paquetes3分鐘
TensorFlow Serving3分鐘
Lab Cómo ajustar el AA39
Repaso del lab Cómo ajustar el AA10分鐘
1 個練習
Cuestionario del módulo 330分鐘
完成時間為 3 小時

Módulo 4: Ingeniería de atributos

完成時間為 3 小時
16 個視頻 (總計 92 分鐘)
16 個視頻
Atributos buenos7分鐘
Causalidad8分鐘
Funciones numéricas5分鐘
Ejemplos suficientes7分鐘
De los datos sin procesar a los atributos1分鐘
Atributos categóricos8分鐘
Combinaciones de atributos3分鐘
Creación de depósitos3分鐘
Amplitud y profundidad5分鐘
Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3分鐘
Descripción general del lab Ingeniería de atributos3分鐘
Repaso del lab Ingeniería de atributos10分鐘
Ajuste de hiperparámetros y demostración15分鐘
Niveles de abstracción del AA4分鐘
Resumen1分鐘
1 個練習
Test del módulo 430分鐘

關於 Data Engineering on Google Cloud Platform en Español 專項課程

Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades: • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform • Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc • Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow • Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery • Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML • Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

常見問題

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 如果订阅,您可以获得 7 天免费试听,在此期间,您可以取消课程,无需支付任何罚金。在此之后,我们不会退款,但您可以随时取消订阅。请阅读我们完整的退款政策

  • 是的,Coursera 可以为无法承担费用的学生提供助学金。通过点击左侧“注册”按钮下的“助学金”链接可以申请助学金。您可以根据屏幕提示完成申请,申请获批后会收到通知。您需要针对专项课程中的每一门课程完成上述步骤,包括毕业项目。了解更多

  • 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/docs/gcp-free-tier

  • 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/guides/data-engineer/

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