Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

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Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer (berufsbezogenes Zertifikat)

Advance your career as a Cloud ML Engineer

Dozent: Google Cloud Training

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Bei Coursera Plus enthalten

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6-teilige Kursreihe

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

4.5

(2,255 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate

Pro Woche 10 Stunden

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Learn the skills needed to be successful in a machine learning engineering role
Prepare for the Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification exam
Understand how to design, build, productionalize ML models to solve business challenges using Google Cloud technologies
Understand the purpose of the Professional Machine Learning Engineer certification and its relationship to other Google Cloud certifications

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Management
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Systems Design
Kategorie: Dataflow
Kategorie: CI/CD

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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Berufsbezogenes Zertifikat – 6 Kursreihen

87% of Google Cloud certified users feel more confident in their cloud skills. This program provides the skills you need to advance your career and provides training to support your preparation for the industry-recognized Google Cloud Professional Machine Learning Engineer certification.

Here's what you have to do

1) Complete the Preparing for Google Cloud Machine Learning Engineer Professional Certificate

2) Review other recommended resources for the Google Cloud Professional Machine Learning Engineer exam

3) Review the Professional Machine Learning Engineer exam guide

4) Complete Professional Machine Learning Engineer sample questions

5) Register for the Google Cloud certification exam (remotely or at a test center)

Applied Learning Project

This professional certificate incorporates hands-on labs using Qwiklabs platform.These hands on components will let you apply the skills you learn. Projects incorporate Google Cloud Platform products used within Qwiklabs. You will gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Praktisches Lernprojekt

This specialization incorporates hands-on labs using Google's Qwiklabs platform.

These hands on components will let you apply the skills you learn in the video lectures. Projects will incorporate topics such as Google Cloud Platform products, which are used and configured within Qwiklabs. You can expect to gain practical hands-on experience with the concepts explained throughout the modules.

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

KURS 19 Stunden

Was Sie lernen werden

Recognize the data-to-AI technologies and tools offered by Google Cloud.
Use generative AI capabilities in applications.
Choose between different options to develop an AI project on Google Cloud.
Build ML models end-to-end by using Vertex AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Prompt Engineering

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Generative AI

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Large Language Modeling

Kategorie: Application Programming Interface (API)

Kategorie: Cloud Infrastructure

Kategorie: Cloud Platforms

Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud

KURS 213 Stunden

Was Sie lernen werden

Design and build a TensorFlow input data pipeline.
Use the tf.data library to manipulate data in large datasets.
Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation.
Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Vertex AI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Artificial Neural Networks

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Application Deployment

Kategorie: Scalability

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Feature Engineering

KURS 38 Stunden

Was Sie lernen werden

Describe Vertex AI Feature Store and compare the key required aspects of a good feature.
Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.
Discuss how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep.
Use tf.Transform.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Keras (Neural Network Library)

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Dataflow

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Data Modeling

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Data Processing

Machine Learning in the Enterprise

KURS 417 Stunden

Was Sie lernen werden

Describe data management, governance, and preprocessing options
Identify when to use Vertex AutoML, BigQuery ML, and custom training
Implement Vertex Vizier Hyperparameter Tuning
Explain how to create batch and online predictions, setup model monitoring, and create pipelines using Vertex AI

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Workflow Management

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Data Management

Kategorie: Continuous Monitoring

Kategorie: Predictive Modeling

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Data Governance

Production Machine Learning Systems

KURS 518 Stunden

Was Sie lernen werden

Compare static versus dynamic training and inference
Manage model dependencies
Set up distributed training for fault tolerance, replication, and more
Export models for portability

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Tensorflow

Kategorie: Performance Tuning

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Distributed Computing

Kategorie: Systems Design

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Hybrid Cloud Computing

Kategorie: Scalability

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Systems Architecture

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

KURS 62 Stunden

Was Sie lernen werden

Identify and use core technologies required to support effective MLOps.
Adopt the best CI/CD practices in the context of ML systems.
Configure and provision Google Cloud architectures for reliable and effective MLOps environments.
Implement reliable and repeatable training and inference workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Continuous Deployment

Kategorie: Software Development Methodologies

Kategorie: DevOps

Kategorie: Continuous Integration

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Continuous Monitoring

Kategorie: Automation

Kategorie: Machine Learning Software

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Dozent

Google Cloud Training

Google Cloud

1.852 Kurse3.469.444 Lernende

von

Google Cloud

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

This specialization is designed to be completed in 6 months at approximately 5 hours per week.

To get the most out of this course, we recommend participants have data engineering or programming experience and are interested in learning how to apply machine learning in practice.

We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Certificate, you’re automatically subscribed to the full Certificate. Visit your learner dashboard to track your progress.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (6/1/2024 - 6/1/2025)