Appliqué aux pipelines de données, le machine learning facilite l'extraction d'informations exploitables à partir des données des entreprises. Dans ce cours, vous allez étudier différentes manières d'inclure le machine learning dans les pipelines de données sur Google Cloud Platform, selon le niveau de personnalisation requis. Dans le cas d'une personnalisation faible ou absente, ce cours présente la méthode AutoML. Pour des capacités d'apprentissage automatique plus personnalisées, il introduit AI Platform Notebooks et BigQuery Machine Learning. Dans ce cours, vous trouverez également des instructions permettant de créer des solutions de machine learning à l'aide de Kubeflow. Vous apprendrez, dans le cadre d'exercices pratiques, à créer des modèles de machine learning sur Google Cloud Platform avec QuikLabs.
课程信息
提供方
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.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
Introduction
Ce module présente le cours et les points abordés.
Introduction à l'analyse et à l'IA
Ce module aborde les options de machine learning disponibles dans GCP.
API de modèles de machine learning préconfigurées pour les données non structurées
Ce module explique comment utiliser les API de machine learning préconfigurées pour vos données non structurées.
Analyse big data avec Cloud AI Platform Notebooks
Ce module explique comment utiliser AI Platform Notebooks.
Création de modèles de machine learning personnalisés
Dans ce module, vous allez apprendre à créer des modèles de machine learning personnalisés et découvrir les outils Kubeflow et AI Hub.
Création de modèles personnalisés avec SQL dans BigQuery ML
Ce module aborde BigQuery ML.
Création de modèles personnalisés avec Cloud AutoML
Ce module explique comment créer des modèles performants avec Cloud AutoML, sans codage.
Résumé
Ce module récapitule les thèmes abordés dans le cours.
关于 Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud 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. 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.
常见问题
我能否在注册前预览课程？
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。
我注册之后会得到什么？
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。
我什么时候会收到课程证书？
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。
我为什么不能旁听此课程？
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。
Is financial aid available?
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。
完成课程后，我会获得大学学分吗？
此课程不提供大学学分，但部分大学可能会选择接受课程证书作为学分。查看您的合作院校，了解详情。Coursera 上的在线学位和 Mastertrack™ 证书提供获得大学学分的机会。
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