Informações sobre o curso

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 10 horas para completar

Sugerido: 1 semaine d'étude, 8 à 12 heures par semaine...

Francês

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

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Francês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
11 minutos para concluir

Introduction au machine learning sans serveur sur Google Cloud Platform

2 vídeos (Total 5 mín.), 1 teste
2 videos
Considérations concernant le machine learning2min
1 exercício prático
Test de préparation pour la formation sur le machine learning6min
3 horas para concluir

Module 1 : Premiers pas avec le machine learning

21 vídeos (Total 109 mín.), 2 testes
21 videos
Types de ML3min
Pipeline du ML2min
Variantes d'un modèle de ML7min
Formuler un problème de ML2min
Se familiariser avec le machine learning (ML)8min
Optimisation9min
Environnement bac à sable pour les réseaux de neurones18min
Combinaison de caractéristiques3min
Extraction de caractéristiques3min
Modèles d'images5min
Efficacité du ML2min
Caractéristiques d'un ensemble de données de qualité5min
Métriques d'erreurs3min
Précision2min
Précision et rappel5min
Créer des ensembles de données pour le machine learning3min
Scinder un ensemble de données6min
Blocs-notes Python1min
Présentation de l'atelier : Créer des ensembles de données pour le ML3min
Évaluation de l'atelier : Créer des ensembles de données pour le ML2min
1 exercício prático
Questionnaire du module 18min
5 horas para concluir

Module 2 : Créer des modèles de ML avec TensorFlow

15 vídeos (Total 65 mín.), 5 testes
15 videos
Qu'est-ce que TensorFlow ?5min
Éléments de base de TensorFlow5min
Présentation de l'atelier : Premiers pas avec TensorFlow7s
Évaluation de l'atelier sur TensorFlow10min
API Estimator8min
Machine learning avec tf.estimator15s
Évaluation de l'atelier sur l'API Estimator7min
Concevoir des modèles de ML efficaces6min
Présentation de l'atelier : Refactorisation pour le regroupement et la création de caractéristiques38s
Évaluation de l'atelier sur la refactorisation4min
Procéder à l'apprentissage et à l'évaluation4min
Surveillance1min
Présentation de l'atelier : Apprentissage distribué et surveillance2min
Évaluation de l'atelier : Apprentissage distribué et surveillance7min
1 exercício prático
Questionnaire du module 28min
2 horas para concluir

Module 3 : Faire évoluer les modèles de ML avec Cloud ML Engine

7 vídeos (Total 28 mín.), 2 testes
7 videos
Pourquoi utiliser Cloud ML Engine6min
Processus de développement1min
Empaqueter un outil d'entraînement3min
TensorFlow Serving3min
Atelier : Mise à l'échelle du ML39s
Évaluation de l'atelier : Mise à l'échelle du ML10min
1 exercício prático
Questionnaire du module 34min
3 horas para concluir

Module 4 : Extraction de caractéristiques

16 vídeos (Total 92 mín.), 2 testes
16 videos
Caractéristiques pertinentes7min
Causalité8min
Numérique5min
Exemples suffisants7min
Des données brutes aux caractéristiques1min
Caractéristiques catégoriques8min
Croisements de caractéristiques3min
Mise en bucket3min
Modèles larges et profonds5min
Cas d'utilisation de l'extraction de caractéristiques3min
Présentation de l'atelier : Extraction de caractéristiques3min
Évaluation de l'atelier : Extraction de caractéristiques10min
Réglage des hyperparamètres et démonstration15min
Niveaux d'abstraction du ML4min
Résumé1min
1 exercício prático
Questionnaire du module 46min

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 Français

Cette formation de spécialisation en ligne d'une durée de cinq semaines présente en pratique comment concevoir et développer des systèmes de traitement des données sur Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques, les participants apprennent à concevoir des systèmes de traitement de données, à créer des pipelines de données de bout en bout, à analyser des données et à exécuter des tâches de machine learning. Ce cours traite des données par flux ainsi que des données structurées et non structurées. Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes : • Concevoir et développer des systèmes de traitement de données sur Google Cloud Platform • Exploiter des données non structurées à l'aide de Spark et des API de ML sur Cloud Dataproc • Traiter des données par lot ou par flux en mettant en œuvre des pipelines de données d'autoscaling sur Cloud Dataflow • Obtenir des informations métier à partir de très grands ensembles de données à l'aide de Google BigQuery • Entraîner, évaluer et effectuer des prédictions à l'aide de modèles de machine learning avec TensorFlow et Cloud ML • Obtenir des insights immédiats à partir de données par flux Ce cours s'adresse aux développeurs expérimentés qui se chargent de réaliser des opérations de transformation du big data. En vous inscrivant à cette spécialisation vous acceptez les conditions d'utilisation de Qwiklabs décrites dans la FAQ et disponibles à l'adresse: https://qwiklabs.com/terms_of_service...
Data Engineering on Google Cloud Platform en Français

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • 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/

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.