About this Course
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Suggested: 1 semana de estudio, entre 8 y 12 horas semanales...

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Learners taking this Course are
  • Engineers

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    Syllabus - What you will learn from this course

    Week
    1
    11 minutes to complete

    Bienvenido a Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform

    2 videos (Total 5 min), 1 quiz
    2 videos
    Cómo abordar el aprendizaje automático2m
    1 practice exercise
    Prueba preliminar del curso sobre aprendizaje automático6m
    3 hours to complete

    Módulo 1: Cómo comenzar a usar el aprendizaje automático

    21 videos (Total 109 min), 2 quizzes
    21 videos
    Tipos de AA3m
    La canalización del AA2m
    Variantes de modelos de AA7m
    Definición de un problema de AA2m
    Aplicación del aprendizaje automático (AA)8m
    Optimización9m
    Una zona de pruebas de redes neuronales18m
    Combinación de atributos3m
    Ingeniería de atributos3m
    Modelos de imágenes5m
    AA eficaz2m
    ¿Cuáles son las características de un conjunto de datos bueno?5m
    Métricas de errores3m
    Precisión2m
    Precisión y recuperación5m
    Creación de conjuntos de datos de aprendizaje automático3m
    División de conjuntos de datos6m
    Notebooks de Python1m
    Descripción general del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA3m
    Repaso del lab Cómo crear conjuntos de datos de AA2m
    1 practice exercise
    Cuestionario del módulo 18m
    5 hours to complete

    Módulo 2: Cómo crear modelos de AA con TensorFlow

    15 videos (Total 65 min), 5 quizzes
    15 videos
    ¿Qué es TensorFlow?5m
    Aspectos fundamentales de TensorFlow5m
    Descripción general del lab Cómo comenzar a usar TensorFlow7s
    Repaso del lab TensorFlow10m
    API de Estimator8m
    Aprendizaje automático con tf.estimator15s
    Repaso del lab Estimator7m
    Compilación de AA eficaz6m
    Introducción al lab Reestructuración para agregar agrupación en lotes y creación de atributos38s
    Repaso del lab Reestructuración4m
    Entrenamiento y evaluación4m
    Supervisión1m
    Introducción al lab Entrenamiento y supervisión distribuidos2m
    Repaso del lab Entrenamiento y supervisión distribuidos7m
    1 practice exercise
    Cuestionario del módulo 28m
    2 hours to complete

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

    7 videos (Total 28 min), 2 quizzes
    7 videos
    ¿Por qué usar Cloud ML Engine?6m
    Flujo de trabajo del desarrollo1m
    Entrenador de paquetes3m
    TensorFlow Serving3m
    Lab Cómo ajustar el AA39s
    Repaso del lab Cómo ajustar el AA10m
    1 practice exercise
    Cuestionario del módulo 34m
    3 hours to complete

    Módulo 4: Ingeniería de atributos

    16 videos (Total 92 min), 2 quizzes
    16 videos
    Atributos buenos7m
    Causalidad8m
    Funciones numéricas5m
    Ejemplos suficientes7m
    De los datos sin procesar a los atributos1m
    Atributos categóricos8m
    Combinaciones de atributos3m
    Creación de depósitos3m
    Amplitud y profundidad5m
    Dónde se puede realizar la ingeniería de atributos3m
    Descripción general del lab Ingeniería de atributos3m
    Repaso del lab Ingeniería de atributos10m
    Ajuste de hiperparámetros y demostración15m
    Niveles de abstracción del AA4m
    Resumen1m
    1 practice exercise
    Cuestionario del módulo 46m
    4.8
    2 ReviewsChevron Right

    Top reviews from Serverless Machine Learning con TensorFlow en GCP

    By 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

    About 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....

    About the Data Engineering on Google Cloud Platform en Español Specialization

    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

    Frequently Asked Questions

    • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

    • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

    • 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.

    More questions? Visit the Learner Help Center.