Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability of businesses to extract insights from their data. This course covers several ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud Platform depending on the level of customization required. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces AI Platform Notebooks and BigQuery Machine Learning. Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions using Kubeflow. Learners will get hands-on experience building machine learning models on Google Cloud Platform using QwikLabs.
Google CloudAcerca de este Curso
83,610 vistas recientes
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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 intermedio
Aprox. 8 horas para completar
Inglés (English)
Subtítulos: Inglés (English), Español (Spanish)
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ofrecido por
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.
Programa - Qué aprenderás en este curso
6 minutos para completar
Introduction
This module introduces the course and agenda
6 minutos para completar
2 videos (Total 6 minutos)
1 hora para completar
Introduction to Analytics and AI
This modules talks about ML options on GCP
1 hora para completar
4 videos (Total 18 minutos)
4 videos
Machine Learning and AI3m
ML options on Google Cloud Platform1m
Game: Reviewing key ML concepts5m
1 ejercicio de práctica
Introduction to Analytics and AI30m
1 hora para completar
Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data
This module focuses on using pre-built ML APIs on your unstructured data
1 hora para completar
3 videos (Total 9 minutos)
3 videos
ML APIs for Enriching Data4m
Lab Intro: Using the Natural Language API to Classify Unstructured Text47s
1 ejercicio de práctica
Prebuilt ML model APIs for Unstructured Data4m
2 horas para completar
Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks
This module covers how to use AI Platform Notebooks
2 horas para completar
3 videos (Total 7 minutos)
3 videos
BigQuery Magic and Ties to Pandas1m
Lab Intro: BigQuery in Jupyter Labs on AI Platform28s
1 ejercicio de práctica
Big Data Analytics with Cloud AI Platform Notebooks30m
1 hora para completar
Productionizing Custom ML Models
This module covers building custom ML models and introduces Kubeflow and AI Hub
1 hora para completar
6 videos (Total 14 minutos)
6 videos
Ways to do custom ML on GCP5m
Kubeflow4m
AI Hub1m
Lab Intro: Running AI models on Kubeflow11s
Summary23s
1 ejercicio de práctica
Productionizing Custom ML Models4m
2 horas para completar
Custom Model building with SQL in BigQuery ML
This module covers BigQuery ML
2 horas para completar
6 videos (Total 15 minutos)
6 videos
Classification, Regregression, and Recommender Models5m
Unsupervised ML with Clustering Models2m
Lab Intro: Predict Bike Trip Duration with a Regression Model in BQML19s
Lab Intro: Movie Recommendations in BigQuery ML16s
Summary15s
1 ejercicio de práctica
Custom Model building with SQL in BigQuery ML4m
1 hora para completar
Custom Model Building with Cloud AutoML
This module introduces Cloud AutoML to build powerful models without coding
1 hora para completar
4 videos (Total 26 minutos)
1 ejercicio de práctica
Custom Model Building with Cloud AutoML4m
3 minutos para completar
Summary
This module recaps the topics covered in the course
3 minutos para completar
1 video (Total 3 minutos)
1 video
Revisiones
Principales revisiones sobre SMART ANALYTICS, MACHINE LEARNING, AND AI ON GCP
por PR23 de ene. de 2020
I couldn't complete the Kubeflow lab due to issues that I encountered setting it up. Overall, the course has given me a good understanding of Machine Learning model creation options available on GCP
por HM11 de may. de 2020
It was a good decision to do this course as i learn and practiced lot in GCP. Thank you the team for amazing support guidance and instructions. Course content and material was appreciated. Thanks.
por MB15 de may. de 2020
Very good ML course to introduce students with Google Cloud machine learning capabilities. Maybe there should be a lab for AutoML (after video lessons), as it exists on Qwiklab platform.
por MA11 de may. de 2020
Content was fun and exciting but some exercises/graded labs inside this course are very unclear with the instructions and also took a long time to finish (model training).
Preguntas Frecuentes
¿Puedo acceder a una vista preliminar del curso antes de inscribirme?
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
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
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.
¿Qué recibiré cuando me inscriba?
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
¿Cuándo recibiré mi 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
¿Por qué no puedo participar como oyente en este curso?
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.
¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
