课程信息

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

中级

完成时间大约为9 小时

建议:1 semana de estudo, de 8 a 12 horas por semana...

巴西葡萄牙语

字幕:法语(French), 巴西葡萄牙语, 德语(German), 英语(English), 西班牙语(Spanish), 日语...

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巴西葡萄牙语

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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1
完成时间为 11 分钟

Este é o "Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform"

2 个视频 (总计 5 分钟), 1 个测验
2 个视频
Considerações sobre machine learning2分钟
1 个练习
Pré-teste do curso de machine learning6分钟
完成时间为 3 小时

Módulo 1: Primeiros passos com machine learning

21 个视频 (总计 109 分钟), 2 个测验
21 个视频
Tipos de ML3分钟
O canal de ML2分钟
Variantes do modelo de ML7分钟
Como classificar um problema de ML2分钟
Como usar machine learning (ML)8分钟
Otimização9分钟
Um playground de rede neural18分钟
Como combinar atributos3分钟
Engenharia de atributos3分钟
Modelos de imagem5分钟
ML eficaz2分钟
Quais são os elementos de um bom conjunto de dados?5分钟
Métricas de erro3分钟
Precisão2分钟
Precisão e recall5分钟
Como criar conjuntos de dados de machine learning3分钟
Como dividir conjuntos de dados6分钟
Python Notebooks1分钟
Visão geral do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML3分钟
Revisão do laboratório Como criar conjuntos de dados de ML2分钟
1 个练习
Teste do módulo 18分钟
完成时间为 5 小时

Módulo 2: Criação de modelos de ML com o TensorFlow

15 个视频 (总计 65 分钟), 5 个测验
15 个视频
O que é o TensorFlow?5分钟
Principais características do TensorFlow5分钟
Visão geral do laboratório Primeiros passos com o TensorFlow7
Revisão do laboratório TensorFlow10分钟
API Estimator8分钟
Machine learning com o tf.estimator15
Revisão do laboratório Estimator7分钟
Como criar ML eficaz6分钟
Introdução ao laboratório Refatoração para adicionar a criação de lotes e recursos38
Revisão do laboratório Refatoração4分钟
Treine e avalie4分钟
Monitoramento1分钟
Introdução ao laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos2分钟
Revisão do laboratório: Treinamento e monitoramento distribuídos7分钟
1 个练习
Teste do módulo 28分钟
完成时间为 2 小时

Módulo 3: Escalonamento de modelos de ML com o Cloud ML Engine

7 个视频 (总计 28 分钟), 2 个测验
7 个视频
Por que usar o Cloud ML Engine?6分钟
Fluxo de trabalho de desenvolvimento1分钟
Como empacotar o treinador3分钟
TensorFlow Serving3分钟
Laboratório: Como escalonar ML39
Revisão do laboratório: Como escalonar ML10分钟
1 个练习
Teste do módulo 34分钟
完成时间为 3 小时

Módulo 4: Engenharia de atributos

16 个视频 (总计 92 分钟), 2 个测验
16 个视频
Atributos bons7分钟
Causalidade8分钟
Numérico5分钟
Exemplos suficientes7分钟
Dados brutos para os atributos1分钟
Atributos categóricos8分钟
Cruzamento de atributos3分钟
Como criar intervalos3分钟
Amplitude e profundidade5分钟
Onde aplicar a engenharia de atributos3分钟
Visão geral do laboratório Engenharia de atributos3分钟
Revisão do laboratório Engenharia de atributos10分钟
Ajuste de hiperparâmetro e demonstração15分钟
Níveis de abstração de ML4分钟
Resumo1分钟
1 个练习
Teste do módulo 46分钟

关于 Google 云端平台

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....

关于 Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro 专项课程

Nesta especialização on-line intensiva de cinco semanas, os participantes terão uma introdução prática sobre como projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform. Por meio de uma combinação de apresentações, demonstrações e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a projetar sistemas de processamento de dados, criar canais completos e análises de dados e desenvolver soluções de aprendizado de máquina. Neste curso, abordamos dados estruturados, não estruturados e de streaming. Neste curso, os participantes irão adquirir as seguintes habilidades: • projetar e criar sistemas de processamento de dados no Google Cloud Platform • usar dados não estruturados com as APIs do Spark e de aprendizado de máquina no Cloud Dataproc • processar dados em lote e streaming com a implementação de canais de dados de escalonamento automático no Cloud Dataflow • derivar insights de negócios a partir de conjuntos de dados extremamente grandes usando o Google BigQuery • treinar, avaliar e prever com modelos de aprendizado de máquina usando o TensorFlow e o Cloud ML • ativar insights instantâneos dos dados de streaming Esta aula destina-se a desenvolvedores experientes responsáveis pelo gerenciamento de transformações de Big Data. >>> Ao se inscrever nesta especialização, você concorda com os Termos de Serviço do Qwiklabs conforme estabelecido na seção de perguntas frequentes. Veja os Termos de Serviço aqui: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform em Português Brasileiro

常见问题

  • 是的,您可以在注册之前预览第一个视频和查看授课大纲。您必须购买课程,才能访问预览不包括的内容。

  • 如果您决定在班次开始日期之前注册课程,那么您将可以访问课程的所有课程视频和阅读材料。班次开始之后,您便可以提交作业。

  • 在您注册且班次开课之后,您将可以访问所有视频和其他资源,包括阅读材料内容和课程论坛。您将能够查看和提交练习作业,并完成所需的评分作业以获得成绩和课程证书。

  • 如果您成功完成课程,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。

  • 该课程是 Coursera 上提供的为数不多的课程之一,目前只对已购买课程或已获得助学金的学生开放。

  • 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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