Informações sobre o curso
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100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 12 horas para completar

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

Espanhol

Legendas: Francês, Portuguese (Brazilian), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
11 minutos para concluir

Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

2 vídeos (Total 5 mín.), 1 teste
2 videos
Cómo abordar el aprendizaje automático2min
1 exercício prático
Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático6min
3 horas para concluir

Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

21 vídeos (Total 109 mín.), 2 testes
21 videos
Tipos de AA3min
La canalización del AA2min
Variantes de modelos de AA7min
Definición de un problema de AA2min
Aplicación del aprendizaje automático (AA)8min
Optimización9min
Una zona de pruebas de redes neuronales18min
Combinación de atributos3min
Ingeniería de atributos3min
Modelos de imágenes5min
AA eficaz2min
¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5min
Métricas de errores3min
Precisión2min
Precisión y recuperación5min
Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3min
División de conjuntos de datos6min
Notebooks de Python1min
Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3min
Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2min
1 exercício prático
Cuestionario del módulo 18min
5 horas para concluir

Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

15 vídeos (Total 65 mín.), 5 testes
15 videos
¿Qué es TensorFlow?5min
Aspectos fundamentales de TensorFlow5min
Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7s
Repaso del lab TensorFlow10min
API de Estimator8min
Aprendizaje automático con tf.estimator15s
Repaso del lab Estimator7min
Compilación de AA eficaz6min
Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38s
Repaso del lab Reestructuración4min
Entrenamiento y evaluación4min
Supervisión1min
Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2min
Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7min
1 exercício prático
Cuestionario del módulo 28min
2 horas para concluir

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

7 vídeos (Total 28 mín.), 2 testes
7 videos
¿Por qué usar Cloud ML Engine?6min
Flujo de trabajo del desarrollo1min
Entrenador de paquetes3min
TensorFlow Serving3min
Lab Cómo ajustar el AA39s
Repaso del lab Cómo ajustar el AA10min
1 exercício prático
Cuestionario del módulo 34min
3 horas para concluir

Módulo 4: Ingeniería de atributos

16 vídeos (Total 92 mín.), 2 testes
16 videos
Atributos buenos7min
Causalidad8min
Funciones numéricas5min
Ejemplos suficientes7min
De los datos sin procesar a los atributos1min
Atributos categóricos8min
Combinaciones de atributos3min
Creación de depósitos3min
Amplitud y profundidad5min
Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3min
Descripción general del lab Ingeniería de atributos3min
Repaso del lab Ingeniería de atributos10min
Ajuste de hiperparámetros y demostración15min
Niveles de abstracción del AA4min
Resumen1min
1 exercício prático
Cuestionario del módulo 46min
4.8
2 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do 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

Sobre 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....

Sobre Programa de cursos integrados 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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.