Acerca de este Curso
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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. 12 horas para completar

Sugerido: 1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

Español (Spanish)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...
User
Los estudiantes que toman este Course son
  • Engineers
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
11 minutos para completar

Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

2 videos (Total 5 minutos), 1 cuestionario
2 videos
Cómo abordar el aprendizaje automático2m
1 ejercicio de práctica
Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático6m
3 horas para completar

Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

21 videos (Total 109 minutos), 2 cuestionarios
21 videos
Tipos de AA3m
La canalización del AA2m
Variantes de modelos de AA7m
Definición de un problema de AA2m
Aplicación del aprendizaje automático (AA)8m
Optimización9m
Una zona de pruebas de redes neuronales18m
Combinación de atributos3m
Ingeniería de atributos3m
Modelos de imágenes5m
AA eficaz2m
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5m
Métricas de errores3m
Precisión2m
Precisión y recuperación5m
Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3m
División de conjuntos de datos6m
Notebooks de Python1m
Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3m
Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 18m
5 horas para completar

Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

15 videos (Total 65 minutos), 5 cuestionarios
15 videos
¿Qué es TensorFlow?5m
Aspectos fundamentales de TensorFlow5m
Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7s
Repaso del lab TensorFlow10m
API de Estimator8m
Aprendizaje automático con tf.estimator15s
Repaso del lab Estimator7m
Compilación de AA eficaz6m
Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38s
Repaso del lab Reestructuración4m
Entrenamiento y evaluación4m
Supervisión1m
Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2m
Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 28m
2 horas para completar

Módulo 3: Cómo escalar modelos de AA con Cloud ML Engine

7 videos (Total 28 minutos), 2 cuestionarios
7 videos
¿Por qué usar Cloud ML Engine?6m
Flujo de trabajo del desarrollo1m
Entrenador de paquetes3m
TensorFlow Serving3m
Lab Cómo ajustar el AA39s
Repaso del lab Cómo ajustar el AA10m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 34m
3 horas para completar

Módulo 4: Ingeniería de atributos

16 videos (Total 92 minutos), 2 cuestionarios
16 videos
Atributos buenos7m
Causalidad8m
Funciones numéricas5m
Ejemplos suficientes7m
De los datos sin procesar a los atributos1m
Atributos categóricos8m
Combinaciones de atributos3m
Creación de depósitos3m
Amplitud y profundidad5m
Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3m
Descripción general del lab Ingeniería de atributos3m
Repaso del lab Ingeniería de atributos10m
Ajuste de hiperparámetros y demostración15m
Niveles de abstracción del AA4m
Resumen1m
1 ejercicio de práctica
Cuestionario del módulo 46m
4.8
2 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP

por CDAug 5th 2019

Muy buen curso introductorio a Machine Learning, cubre muchos aspectos muy importantes para entender los fundamentos y principios de manejo de ML empleando las herramientas de Google

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 de Programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Especialización acelerada en línea de cinco semanas de duración, donde los participantes reciben una introducción práctica en el diseño y compilación de sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform. Usando una combinación de presentaciones, demostraciones y labs prácticos, los participantes aprenderán a diseñar sistemas de procesamiento de datos, compilar canalizaciones de datos de extremo a extremo, analizar datos y llevar a efecto funciones de aprendizaje automático. Este curso le enseñará las siguientes habilidades: • Diseñar y crear sistemas de procesamiento de datos en Google Cloud Platform • Aprovechar los datos no estructurados mediante Spark y las API de AA en Cloud Dataproc • Procesar los datos por lotes y de transmisión mediante la implementación de canalizaciones de datos de ajuste de escala automático en Cloud Dataflow • Generar estadísticas empresariales a partir de conjuntos de datos muy grandes mediante Google BigQuery • Entrenar, evaluar y predecir por medio de los modelos de aprendizaje automático con Tensorflow y Cloud ML • Extraer estadísticas al instante a partir de los datos de transmisión Este curso está dirigido a desarrolladores experimentados responsables de la administración de transformaciones de macrodatos. >>> Al inscribirse en esta especialización acepta los Términos de Servicio de Qwiklabs según lo establecido en las Preguntas Frecuentes, disponibles en el apartado: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Español

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • 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.

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

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