课程信息
100% 在线

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立即开始,按照自己的计划学习。
可灵活调整截止日期

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。
中级

中级

完成时间(小时)

完成时间大约为5 小时

建议:1 semaine d'étude, 8 à 12 heures par semaine...
可选语言

法语(French)

字幕:法语(French), 日语, 德语(German), 英语(English)
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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(小时)
完成时间为 11 分钟

Introduction au machine learning sans serveur sur Google Cloud Platform

...
Reading
2 个视频 (总计 5 分钟), 1 个测验
Video2 个视频
Considérations concernant le machine learning2分钟
Quiz1 个练习
Test de préparation pour la formation sur le machine learning6分钟
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Module 1 : Premiers pas avec le machine learning

...
Reading
21 个视频 (总计 109 分钟), 2 个测验
Video21 个视频
Types de ML3分钟
Pipeline du ML2分钟
Variantes d'un modèle de ML7分钟
Formuler un problème de ML2分钟
Se familiariser avec le machine learning (ML)8分钟
Optimisation9分钟
Environnement bac à sable pour les réseaux de neurones18分钟
Combinaison de caractéristiques3分钟
Extraction de caractéristiques3分钟
Modèles d'images5分钟
Efficacité du ML2分钟
Caractéristiques d'un ensemble de données de qualité5分钟
Métriques d'erreurs3分钟
Précision2分钟
Précision et rappel5分钟
Créer des ensembles de données pour le machine learning3分钟
Scinder un ensemble de données6分钟
Blocs-notes Python1分钟
Présentation de l'atelier : Créer des ensembles de données pour le ML3分钟
Évaluation de l'atelier : Créer des ensembles de données pour le ML2分钟
Quiz1 个练习
Questionnaire du module 18分钟
完成时间(小时)
完成时间为 5 小时

Module 2 : Créer des modèles de ML avec TensorFlow

...
Reading
15 个视频 (总计 65 分钟), 5 个测验
Video15 个视频
Qu'est-ce que TensorFlow ?5分钟
Éléments de base de TensorFlow5分钟
Présentation de l'atelier : Premiers pas avec TensorFlow7
Évaluation de l'atelier sur TensorFlow10分钟
API Estimator8分钟
Machine learning avec tf.estimator15
Évaluation de l'atelier sur l'API Estimator7分钟
Concevoir des modèles de ML efficaces6分钟
Présentation de l'atelier : Refactorisation pour le regroupement et la création de caractéristiques38
Évaluation de l'atelier sur la refactorisation4分钟
Procéder à l'apprentissage et à l'évaluation4分钟
Surveillance1分钟
Présentation de l'atelier : Apprentissage distribué et surveillance2分钟
Évaluation de l'atelier : Apprentissage distribué et surveillance7分钟
Quiz1 个练习
Questionnaire du module 28分钟
完成时间(小时)
完成时间为 2 小时

Module 3 : Faire évoluer les modèles de ML avec Cloud ML Engine

...
Reading
7 个视频 (总计 28 分钟), 2 个测验
Video7 个视频
Pourquoi utiliser Cloud ML Engine6分钟
Processus de développement1分钟
Empaqueter un outil d'entraînement3分钟
TensorFlow Serving3分钟
Atelier : Mise à l'échelle du ML39
Évaluation de l'atelier : Mise à l'échelle du ML10分钟
Quiz1 个练习
Questionnaire du module 34分钟
完成时间(小时)
完成时间为 3 小时

Module 4 : Extraction de caractéristiques

...
Reading
16 个视频 (总计 92 分钟), 2 个测验
Video16 个视频
Caractéristiques pertinentes7分钟
Causalité8分钟
Numérique5分钟
Exemples suffisants7分钟
Des données brutes aux caractéristiques1分钟
Caractéristiques catégoriques8分钟
Croisements de caractéristiques3分钟
Mise en bucket3分钟
Modèles larges et profonds5分钟
Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques3分钟
Présentation de l'atelier : Extraction de caractéristiques3分钟
Évaluation de l'atelier : Extraction de caractéristiques10分钟
Réglage des hyperparamètres et démonstration15分钟
Niveaux d'abstraction du ML4分钟
Résumé1分钟
Quiz1 个练习
Questionnaire du module 46分钟

关于 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....

关于 Data Engineering on Google Cloud Platform en Français 专项课程

Cette formation de spécialisation en ligne d'une durée de cinq semaines présente en pratique comment concevoir et développer des systèmes de traitement des données sur Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à concevoir des systèmes de traitement de données, à créer des pipelines de données de bout en bout, à analyser des données et à exécuter des tâches de machine learning. Ce cours traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées. Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes : • Concevoir et développer des systèmes de traitement de données sur Google Cloud Platform • Exploiter des données non structurées à l'aide de Spark et des API de ML sur Cloud Dataproc • Traiter des données par lot ou par flux en mettant en œuvre des pipelines de données d'autoscaling sur Cloud Dataflow • Obtenir des informations métier à partir de très grands ensembles de données à l'aide de Google BigQuery • Entraîner, évaluer et effectuer des prédictions à l'aide de modèles de machine learning avec TensorFlow et Cloud ML • Obtenir des insights immédiats à partir de données par flux Ce cours s'adresse aux développeurs expérimentés qui se chargent de réaliser des opérations de transformation du big data. En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Français

常见问题

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

  • 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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