Acerca de este Curso

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 intermedio

Aprox. 7 horas para completar

Sugerido: Einwöchiger Kurs, 8–12 Stunden/Woche...

Alemán (German)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
21 minutos para completar

Willkommen zum serverlosen maschinellen Lernen mit der Google Cloud Platform

...
2 videos (Total 5 minutos), 1 reading, 1 quiz
2 videos
Überlegungen zum maschinellen Lernen2m
1 lectura
Kursressourcen herunterladen10m
1 ejercicio de práctica
ML-Kurs – Vorabfragen6m
3 horas para completar

Modul 1: Einführung in maschinelles Lernen

...
21 videos (Total 109 minutos), 2 quizzes
21 videos
Arten von ML3m
Die ML-Pipeline2m
Varianten des ML-Modells7m
ML-Problem eingrenzen2m
Maschinelles Lernen (ML) ausprobieren8m
Optimierung9m
Sichere Testumgebung für neuronale Netzwerke18m
Funktionen kombinieren3m
Feature Engineering3m
Bildmodelle5m
Effektives ML2m
Was macht ein gutes Dataset aus?5m
Fehlermesswerte3m
Genauigkeit2m
Genauigkeit und Trefferquote5m
Datasets für maschinelles Lernen erstellen3m
Datasets aufteilen6m
Python-Notebooks1m
Übersicht zum Lab "Datasets für maschinelles Lernen erstellen"3m
Zusammenfassung zum Lab "Datasets für maschinelles Lernen erstellen"2m
1 ejercicio de práctica
Quiz zu Modul 18m
5 horas para completar

Modul 2: ML-Modelle mit TensorFlow erstellen

...
15 videos (Total 65 minutos), 5 quizzes
15 videos
Was ist TensorFlow?5m
Core TensorFlow5m
Übersicht zum Lab "Einführung in TensorFlow"7s
Zusammenfassung zum TensorFlow-Lab10m
Estimator API8m
Maschinelles Lernen mit tf.estimator15s
Zusammenfassung zum Lab "Estimator"7m
Effektives ML ermöglichen6m
Einführung zum Lab "Refaktorierung zum Hinzufügen von Stapelverarbeitung und Funktionserstellung"38s
Zusammenfassung zum Lab "Refaktorierung"4m
Trainieren und Bewerten4m
Monitoring1m
Einführung zum Lab "Verteiltes Training und Monitoring"2m
Zusammenfassung zum Lab "Verteiltes Training und Monitoring"7m
1 ejercicio de práctica
Quiz zu Modul 28m
2 horas para completar

Modul 3: ML-Modelle mit Cloud ML Engine skalieren

...
7 videos (Total 28 minutos), 2 quizzes
7 videos
Vorteile der Cloud ML Engine6m
Arbeitsablauf bei der Entwicklung1m
Trainingspakete erstellen3m
TensorFlow bereitstellen3m
Lab: ML hochskalieren39s
Zusammenfassung zum Lab "ML hochskalieren"10m
1 ejercicio de práctica
Quiz für Modul 34m
3 horas para completar

Modul 4: Feature Engineering

...
16 videos (Total 92 minutos), 2 quizzes
16 videos
Gute Funktionen7m
Kausalität8m
Numerisch5m
Ausreichende Beispiele7m
Von den Rohdaten zur Funktion1m
Kategoriale Merkmale8m
Funktionsverknüpfungen3m
Bucketizing3m
Breit und tief5m
Einsatzbereiche für Feature Engineering3m
Überblick zum Lab "Feature Engineering"3m
Zusammenfassung zum Lab "Feature Engineering"10m
Hyperparameter-Abstimmung + Demo15m
ML-Abstraktionsebenen4m
Fazit1m
1 ejercicio de práctica
Quiz zu Modul 46m

Acerca de 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....

Acerca del programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud Platform. In Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs entwickeln die Teilnehmer Datenverarbeitungssysteme, erstellen End-to-End-Datenpipelines, analysieren Daten und üben maschinelles Lernen. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: • Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud Platform entwickeln • Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc verwenden • Batch- und Streaming-Daten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten • Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten • Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und damit Vorhersagen treffen • Sofortige Statistiken aus Streaming-Daten ermöglichen • Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel: • Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren • Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen • Modelle des maschinellen Lernens und der Statistik erstellen und warten • Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen >>> Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu, die Sie in den FAQs und unter folgendem Link finden: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform auf Deutsch

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

  • 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/

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