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Chroma Database Mastery

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
Ă  10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez Ă  votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Install and configure Chroma for robust vector data management

  • Develop semantic search APIs with advanced filtering capabilities

  • Implement retrieval-augmented generation pipelines

  • Evaluate search relevance using precision metrics

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Debugging
  • CatĂ©gorie : Model Evaluation
  • CatĂ©gorie : Data Management
  • CatĂ©gorie : Metadata Management
  • CatĂ©gorie : Embeddings
  • CatĂ©gorie : Data Pipelines
  • CatĂ©gorie : Software Installation
  • CatĂ©gorie : Applied Machine Learning
  • CatĂ©gorie : Document Management
  • CatĂ©gorie : Large Language Modeling
  • CatĂ©gorie : Retrieval-Augmented Generation
  • CatĂ©gorie : LLM Application
  • CatĂ©gorie : AI Integrations

Outils que vous découvrirez

  • CatĂ©gorie : Application Programming Interface (API)
  • CatĂ©gorie : Vector Databases
  • CatĂ©gorie : LangChain

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

avril 2026

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Vector Databases for Machine Learning: A Comprehensive Guide"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • AcquĂ©rez une comprĂ©hension de base d'un sujet ou d'un outil
  • DĂ©veloppez des compĂ©tences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 6 modules dans ce cours

This module lays the essential groundwork for using Chroma. Learners will start by understanding the "why" behind local vector databases and then dive into the "what" of Chroma's architecture and SDK. The module quickly transitions into a hands-on "how-to," guiding learners through the complete installation and setup of a persistent Chroma client. By the end of this module, you will have a fully operational local Chroma instance and your first collection, ready for data.

Inclus

4 vidéos2 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

Ready to go beyond basic vector search? In this intermediate course you’ll build scalable Chroma databases, use metadata for precise filtering, design multi‑collection architectures, and create a Python ETL pipeline that ingests and organizes customer‑support tickets, delivering a production‑ready data‑management engine.

Inclus

5 vidéos3 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés

Vector Databases for Machine Learning: Integrate Embeddings and Chroma is an intermediate course for ML engineers and AI practitioners. You’ll build automated ingestion pipelines, connect OpenAI or HuggingFace embeddings to ChromaDB, troubleshoot dimension and encoding errors, and ensure production‑grade reliability for vector search.

Inclus

4 vidéos2 lectures2 devoirs1 laboratoire non noté

Build Chroma Search is an intermediate, project‑based course for developers and aspiring ML engineers. You'll create a semantic search app using vector embeddings and Chroma, index documents with a third‑party model, expose a Flask API, measure MRR and precision@5, and deliver a portfolio‑ready, evaluated solution.

Inclus

7 vidéos2 lectures3 devoirs2 laboratoires non notés

Boost RAG with Chroma is an intermediate, hands‑on course for developers and AI practitioners. You’ll build a Retrieval‑Augmented Generation pipeline using Chroma and LangChain, connect it to an LLM, evaluate hallucination reduction, and deliver a portfolio‑ready, enterprise‑grade generative AI solution.

Inclus

3 vidéos2 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

In this project, you will design and implement a proof-of-concept knowledge base using ChromaDB to enable semantic search over corporate documentation. Running entirely within a cloud-based notebook (requiring no external LLM APIs), you will build a complete pipeline. This project simulates a real-world ML engineering task and produces a fully documented, portfolio-ready deliverable demonstrating your applied vector database skills.

Inclus

2 lectures1 devoir

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Instructeur

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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