Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.9
12 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Expérience de débutant dans les langages de programmation, Git pour le contrôle de version, et l'utilisation d'un éditeur de texte pour le développement.
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3.9
12 avis
niveau Débutant
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau débutant
Expérience de débutant dans les langages de programmation, Git pour le contrôle de version, et l'utilisation d'un éditeur de texte pour le développement.
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 4 modules dans ce cours
À la fin de ce cours, un apprenant maîtrisera Databricks pour effectuer des tâches d'ingénierie et d'analyse de données pour les flux de travail de la science des données. En outre, un étudiant apprendra à maîtriser l'exécution de grands modèles de langage locaux comme Mixtral via Hugging Face Candle et Mozilla llamafile.
Dans ce module, vous apprendrez à décrire l'architecture Databricks, à créer des clusters, à utiliser des blocs-notes pour l'analyse et à partager des blocs-notes en effectuant des travaux pratiques et des contrôles de connaissances sur ces sujets.
Inclus
25 vidéos14 lectures4 devoirs1 sujet de discussion2 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
25 vidéos•Total 80 minutes
Rencontrez votre formateur : Noah Gift•1 minute
Introduction à la plate-forme Databricks Lakehouse•3 minutes
Vue d'ensemble de l'architecture Databricks•2 minutes
Création et gestion de Clusters•6 minutes
Configuration des durées d'exécution Clustering•3 minutes
Terminer les Clusters•2 minutes
Redémarrage des Clusters•1 minute
Filtrage de la liste des Clusters•1 minute
Polyvalence et Clusters d'emplois•2 minutes
Configurer IntelliJ pour Databricks avec Go•3 minutes
Installation et utilisation de l'ILC de Databricks•5 minutes
Installation et utilisation de Databricks pour RStudio•4 minutes
Introduction aux carnets de notes•5 minutes
Exécution des carnets de notes•3 minutes
Partage des carnets de notes•2 minutes
Support multilingue•4 minutes
Aperçu des dépôts Databricks•3 minutes
Transformation efficace des données avec Spark SQL•6 minutes
Utilisation de l'explorateur de catalogues•5 minutes
Création de tableaux à partir de fichiers•5 minutes
Requête auprès de sources de données externes•2 minutes
Inspection des tableaux•3 minutes
Des pipelines de données fiables avec Lac de données•3 minutes
Transactions ACID•2 minutes
Optimisation de l'ordre en Z•3 minutes
14 lectures•Total 135 minutes
Termes clés de la leçon•10 minutes
Qu'est-ce qu'une plateforme lacustre ?•10 minutes
Gestion des Clusters•10 minutes
Laboratoire externe : Utilisation de Databricks Free Edition•10 minutes
Quiz Transformation de données avec Apache Spark•30 minutes
Quiz : Gestion des données avec Lac des données•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Structure du cours et étiquette des discussions•10 minutes
2 laboratoires non notés•Total 120 minutes
Bonjour Jupyter Julia•60 minutes
Démarrer avec RStudio•60 minutes
Transformation de données et pipelines
Module 2•7 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à lire et à transformer des données, à créer des pipelines Delta Lake et à travailler avec des types de données complexes en mettant en œuvre des solutions ETL et en passant des examens d'échantillons de code.
Inclus
23 vidéos9 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
23 vidéos•Total 58 minutes
Tableau Documentation•4 minutes
Pipelines automatisés avec Delta Live Tables•3 minutes
Composants des tables vivantes Delta•2 minutes
Pipelines continus ou déclenchés•2 minutes
Configuration du chargeur automatique•2 minutes
Requête sur les événements du pipeline•2 minutes
Exemple de bout en bout Delta Live•2 minutes
Aspirateur et ramassage des ordures•3 minutes
Orchestrer les charges de travail avec des tâches•3 minutes
Démonstration des emplois Databricks•6 minutes
Flux de travail multitâches•2 minutes
Dépendances des tâches•2 minutes
Visualisation de l'historique des emplois•2 minutes
Utilisation des tableaux de bord•4 minutes
Gestion des échecs•2 minutes
Configuration des tentatives•2 minutes
Accès unifié aux données avec Unity Catalog•3 minutes
Catalogues et métastores•2 minutes
Catalogue Unity Quickstart Python•3 minutes
Application de la sécurité des objets•2 minutes
Bonnes pratiques pour les catalogues•2 minutes
Meilleures pratiques pour les connexions•2 minutes
Bonnes pratiques pour les unités opérationnelles•3 minutes
9 lectures•Total 90 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Analyse des données en temps réel avec Delta Live Tables•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Orchestrer les travaux par lots pour la création de rapports•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Laboratoire externe : Gouvernance des données unifiée avec Unity Catalog•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
4 devoirs•Total 120 minutes
Quiz noté - Transformation de données et pipelines•30 minutes
Quiz : Pipelines de données avec Delta Live Tables•30 minutes
Quiz : Charges de travail et emplois•30 minutes
Quiz : Accessibilité aux données avec Unity Catalog•30 minutes
3 laboratoires non notés•Total 180 minutes
Extension d'un pipeline ETL en Python•60 minutes
Lab : Orchestrer les charges de travail Python•60 minutes
Construire un catalogue de données dynamique en Python•60 minutes
L'IA générative responsable
Module 3•8 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez les fondements de l'IA générative et les stratégies de déploiement responsable pour bénéficier des dernières avancées tout en maintenant la sécurité, la précision et la surveillance.En appliquant directement les concepts par le biais de laboratoires pratiques et de discussions entre pairs, vous acquerrez une expérience pratique de la mise en production de l'IA.
Inclus
13 vidéos14 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Afficher les informations sur le contenu du module
13 vidéos•Total 51 minutes
Concepts de participation aux bénéfices•6 minutes
Tragédie des biens communs de la GenAI•4 minutes
Théorie des jeux de la GenAI•5 minutes
La concurrence parfaite•3 minutes
Externalités négatives•3 minutes
L'esprit d'entreprise réglementaire•4 minutes
Créer ou renforcer les Biais•4 minutes
Coder Elo en Python•4 minutes
Coder Elo en Rust•4 minutes
Coder Elo en R•4 minutes
Coder Elo en Julia•3 minutes
Prise en main de lorax et skypilot•4 minutes
Ludwig : Fine-tuning Mistral-7b•3 minutes
14 lectures•Total 140 minutes
Termes clés•10 minutes
L'esprit d'entreprise réglementaire•10 minutes
Qu'est-ce que le glaçage ?•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Chatbot Arena•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
Termes clés•10 minutes
Qu'est-ce que skypilot ?•10 minutes
Qu'est-ce que Lorax ?•10 minutes
Qu'est-ce que Ludwig ?•10 minutes
Laboratoire externe : Fine-tuning du Mistral-7b•10 minutes
Laboratoire externe : Lancement de Mixtral avec Lorax et Skypilot•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
4 devoirs•Total 120 minutes
Quiz final noté - IA générative responsable•30 minutes
Quiz - L'éthique de l'IA•30 minutes
Quiz - Évaluer la performance des LLM dans le monde réel•30 minutes
Quiz-Explorer les flux de travail de la production LLM•30 minutes
3 laboratoires non notés•Total 180 minutes
Python Elo•60 minutes
R Elo•60 minutes
Julia Elo•60 minutes
Les organisations locales de l'économie de marché
Module 4•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez des stratégies d'atténuation, évaluerez la performance des tâches et opérationnaliserez les flux de travail en identifiant les risques dans les blocs-notes et en déployant une application LLM.
Inclus
13 vidéos11 lectures3 devoirs
Afficher les informations sur le contenu du module
13 vidéos•Total 41 minutes
Démarrage llamafile•4 minutes
Mesures du système local llamfile•3 minutes
Bougie Hello World•3 minutes
Explorer Starcoder Rust•6 minutes
Chuchoter la bougie Transcrire•6 minutes
Explorer le développement à distance AWS•2 minutes
Rust pour les LLM•2 minutes
Inférence sans serveur•2 minutes
Inférence de l'ILC Rust•2 minutes
Rust Chat Inference•2 minutes
Boucle de chat Star Coder•2 minutes
Invoke Rust Candle on AWS GPU-Part One•5 minutes
Invoke Rust Candle on AWS GPU-Partie 2•3 minutes
11 lectures•Total 110 minutes
Termes clés•10 minutes
fichier de lama•10 minutes
Whisper.cpp•10 minutes
Réflexion sur la leçon•10 minutes
Termes clés•10 minutes
La bataille de l'empoisonnement des données•10 minutes
Quiz final - Les organisations locales de gestion de l'éducation et de la formation tout au long de la vie•30 minutes
Quiz - Démarrer avec llamafile•30 minutes
Quiz - Débuter avec Rust Candle•30 minutes
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
L'université Duke compte environ 13 000 étudiants de premier et deuxième cycles et un corps professoral de classe mondiale qui contribue à repousser les frontières de la connaissance. L'université s'est fermement engagée à appliquer les connaissances au service de la société, tant à proximité de son campus de Caroline du Nord que dans le monde entier.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’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.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
3.9
12 avis
5 stars
58,33 %
4 stars
16,66 %
3 stars
0 %
2 stars
8,33 %
1 star
16,66 %
Affichage de 3 sur 12
N
ND
5·
Révisé le 21 août 2024
Great learning resources that will be useful long after completing the course, concise presentations, and clear explanations of all topics
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.