Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

50%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

43%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel principiante
Aprox. 14 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

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Instructor

ofrecido por

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(8,208 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

27 minutos para completar

Module 1: Introduction

27 minutos para completar
1 video (Total 5 minutos), 3 lecturas
1 video
3 lecturas
How to download course resources2m
How to send feedback10m
Course Slides10m
1 hora para completar

Module 2: Identifying business value for using ML

1 hora para completar
4 videos (Total 25 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
4 videos
AI vs ML vs Deep Learning10m
Phase 1: Assess feasibility4m
Practice assessing the feasibility of ML use cases7m
1 lectura
Worksheet45m
1 ejercicio de práctica
Identifying business value for using ML10m
Semana
2

Semana 2

1 hora para completar

Module 3: Defining ML as a practice

1 hora para completar
9 videos (Total 42 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
9 videos
Standard algorithm and data4m
Data quality8m
Predictive insights and decisions5m
More ML examples5m
Practice series: Analyze the ML use case1m
Saving the world's bees1m
Google Assistant for accessibility1m
Exercise review and Why ML now5m
1 lectura
Module 3: Worksheet30m
1 ejercicio de práctica
Defining ML as a practice10m
3 horas para completar

Module 4: Building and evaluating ML models

3 horas para completar
6 videos (Total 56 minutos)
6 videos
Building labeled datasets18m
Training an ML model21m
General best practices3m
Introduction to hands-on labs6m
Lab 1: Review28s
1 ejercicio de práctica
Building and evaluating ML models20m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

Module 5: Using ML responsibly and ethically

3 horas para completar
6 videos (Total 31 minutos)
6 videos
Google's AI Principles4m
Common types of human bias6m
Evaluating model fairness11m
Guidelines and Hands-on Lab5m
Lab 2: Review1m
1 ejercicio de práctica
Using ML responsibly and ethically20m
3 horas para completar

Module 6: Discovering ML use cases in day-to-day business

3 horas para completar
6 videos (Total 45 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
6 videos
Automate processes and understand unstructured data9m
Personalize applications with ML10m
Creative uses of ML13m
Sentiment analysis and Hands-on Lab2m
Lab 3: Review1m
1 lectura
Sentiment Analysis Worksheet45m
1 ejercicio de práctica
Discovering ML use cases in day-to-day business30m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

Module 7: Managing ML projects successfully

2 horas para completar
7 videos (Total 48 minutos)
7 videos
Data strategy (pillars 1–3)8m
Data strategy (pillars 4–7)6m
Data governance8m
Build successful ML teams7m
Create a culture of innovation and Hands-on Lab8m
Lab 4: Review1m
1 ejercicio de práctica
Managing ML projects successfully20m
8 minutos para completar

Module 8: Summary

8 minutos para completar
1 video (Total 8 minutos)
1 video

Reseñas

Principales reseñas sobre MANAGING MACHINE LEARNING PROJECTS WITH GOOGLE CLOUD

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Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.