このコースについて

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受講生の就業成果

43%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

44%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

29%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約20時間で修了
英語

習得するスキル

TensorflowBigqueryMachine LearningData Cleansing

受講生の就業成果

43%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

44%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

29%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
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中級レベル
約20時間で修了
英語

講師

提供:

Placeholder

Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up92%(3,122 件の評価)Info
1

1

8分で修了

Introduction to Course

8分で修了
2件のビデオ (合計8分)
2件のビデオ
Getting Started with Google Cloud and Qwiklabs3 分
4時間で修了

Improve Data Quality and Exploratory Data Analysis

4時間で修了
5件のビデオ (合計29分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
5件のビデオ
Improve Data Quality13 分
Lab Intro Improve Data Quality1 分
Exploratory Data Anlaysis13 分
Lab Intro Exploratory Data Analysis46
1件の学習用教材
Resources10 分
2の練習問題
Practice Quiz on Improve Data Quality30 分
Practice Quiz on Exploratory Data Analysis30 分
2

2

8時間で修了

Practical ML

8時間で修了
13件のビデオ (合計63分), 1 学習用教材, 11 個のテスト
13件のビデオ
Supervised Learning5 分
Regression and Classification11 分
Short History of ML: Linear Regression7 分
Short History of ML: Perceptron5 分
Short History of ML: Neural Networks7 分
Lab Intro: Introduction to Linear Regression26
Lab Intro: Introduction to Logistic Regression21
Short History of ML: Decision Trees5 分
Short History of ML: Random Forests4 分
Lab Intro: Decision Trees and Random Forests in Python30
Short History of ML: Kernel Methods4 分
Short History of ML: Modern Neural Networks8 分
1件の学習用教材
Resources10 分
8の練習問題
Supervised Learning30 分
Regression and Classification30 分
Linear Regression30 分
Perceptron30 分
Neural Networks30 分
Decision Trees 30 分
Kernel Methods30 分
History of ML: Modern Neural Networks30 分
3

3

3時間で修了

Optimization

3時間で修了
13件のビデオ (合計61分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
13件のビデオ
Defining ML Models4 分
Introducing the Course Dataset6 分
Introduction Loss Functions6 分
Gradient Descent5 分
Troubleshooting Loss Curves2 分
ML Model Pitfalls6 分
Lecture Lab: Introducing the TensorFlow Playground6 分
Lecture Lab: TensorFlow Playground - Advanced3 分
Lecture Lab: Practicing with Neural Networks6 分
Loss Curve Troubleshooting2 分
Performance Metrics3 分
Confusion Matrix5 分
1件の学習用教材
Resources10 分
4の練習問題
Lesson Quiz 30 分
Lesson Quiz30 分
Lesson Quiz30 分
Module Quiz30 分
4

4

4時間で修了

Generalization and Sampling

4時間で修了
9件のビデオ (合計64分), 1 学習用教材, 4 個のテスト
9件のビデオ
Generalization and ML Models6 分
When to Stop Model Training5 分
Lecture Creating Repeatable Samples in BigQuery6 分
LectureDemo: Splitting Datasets in BigQuery8 分
Lab Introduction Creating Repeatable Dataset Splits in BigQuery1 分
Lab Solution Walkthrough Creating Repeatable Dataset Splits in BigQuery9 分
Lab Introduction Exploring and Creating ML Datasets2 分
Lab Solution Walkthrough Exploring and Creating ML Datasets23 分
1件の学習用教材
Resources10 分
2の練習問題
Generalization and ML Models30 分
Module Quiz30 分
1時間で修了

Summary

1時間で修了
1件のビデオ (合計4分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
1件のビデオ
2件の学習用教材
Resources - Readings Compiled as PDF10 分
Quiz Questions as a PDF10 分
1の練習問題
Course Quiz30 分

レビュー

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よくある質問

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