About this 전문분야

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

탄력적인 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 1개월 필요

매주 10시간 권장

프랑스어

자막: 프랑스어, 영어, 포르투갈어 (브라질), 독일어, 스페인어, 일본어...

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How the 전문분야 Works

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문분야에는 5개의 강좌가 있습니다.

강좌1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals en Français

Ce cours à la demande accéléré sur une semaine couvre les fonctionnalités Big Data et Machine Learning (apprentissage automatique) de Google Cloud Platform (GCP). Il présente rapidement Google Cloud Platform et décrit en détail les fonctionnalités de traitement des données. À la fin de ce cours, les participants seront en mesure de réaliser les tâches suivantes : • Identifier l'objectif et la valeur des principaux produits Big Data et machine learning de Google Cloud Platform • Utiliser CloudSQL et Cloud Dataproc pour migrer les charges de travail MySQL et Hadoop/Pig/Spark/Hive existantes vers Google Cloud Platform • Utiliser BigQuery et Cloud Datalab pour réaliser une analyse de données interactive • Choisir entre Cloud SQL, BigTable et Datastore • Entraîner et utiliser un réseau de neurones à l'aide de TensorFlow • Choisir entre différents produits de traitement des données sur Google Cloud Platform Pour pouvoir s'inscrire à ce cours, les participants doivent avoir environ un (1) an d'expérience dans l'un ou plusieurs des domaines suivants : • Langage de requête commun, tel que SQL • Activités d'extraction, de transformation et de chargement • Modélisation de données • Machine learning et/ou statistiques • Programmation dans Python Remarques sur le compte Google : • Pour bénéficier d'une version d'essai gratuite de Google Cloud Platform, un compte Google/Gmail et une carte de crédit ou un compte bancaire sont requis (les services Google ne sont actuellement pas disponibles en Chine). • Si vous êtes un client Google Cloud Platform avec une adresse de facturation située dans l'Union européenne (UE) ou en Russie, consultez le document VAT Overview à l'adresse : https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Des questions fréquentes sur la version d'essai gratuite de Google Cloud Platform sont disponibles à l'adresse : https://cloud.google.com/free-trial/ Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/...
강좌2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform en Français

Cette formation à la demande propose aux participants de s'initier par la pratique à la conception et à la construction de modèles de machine learning (ML) sur Google Cloud Platform. Il s'agit d'un cours accéléré, que vous pouvez effectuer en une semaine. En suivant une série de présentations, de démonstrations et d'ateliers, les participants découvriront les concepts du ML et de TensorFlow et acquerront des compétences pratiques pour développer, évaluer et mettre en production des modèles de ML. OBJECTIFS Au terme de cette formation, les participants auront acquis les compétences suivantes : ● Identifier les cas d'utilisation du machine learning ● Créer un modèle de ML avec TensorFlow ● Créer des modèles de ML évolutifs et déployables à l'aide de Cloud ML ● Reconnaître l'importance de prétraiter et de combiner les caractéristiques ● Intégrer des concepts de ML avancés dans leurs modèles ● Mettre en production des modèles de ML entraînés PRÉREQUIS Pour tirer pleinement parti de ce cours, les participants doivent remplir les prérequis suivants : ● Avoir suivi la formation Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals OU disposer d'une expérience équivalente ● Maîtriser les principes de base des langages de requête courants tels que SQL ● Avoir de l'expérience en modélisation, extraction, transformation et chargement des données ● Savoir développer des applications à l'aide d'un langage de programmation courant tel que Python ● Savoir utiliser le machine learning et/ou les statistiques Remarques relatives au compte Google : • Vous avez besoin d'un compte Google/Gmail et d'une carte de crédit ou d'un compte bancaire pour vous inscrire à l'essai gratuit de Google Cloud Platform. (Les services Google sont actuellement indisponibles en Chine.) • Si votre adresse de facturation pour les services GCP est située en Union européenne (UE) ou en Russie, lisez la documentation relative à la TVA à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview. • Vous trouverez d'autres questions fréquentes relatives à l'essai gratuit de GCP à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/free-trial/...
강좌3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform en Français

Ce cours accéléré d'une semaine s'appuie sur les cours précédents de la spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations vidéo, de démonstrations et d'ateliers pratiques, vous apprendrez à créer et gérer des clusters de calcul pour exécuter des tâches Hadoop, Spark, Pig et/ou Hive sur Google Cloud Platform. Vous découvrirez également comment accéder à diverses options Google Cloud Storage à partir de vos clusters de calcul et comment intégrer les fonctionnalités de machine learning de Google à vos programmes d'analyse. Lors des ateliers pratiques, vous allez créer et gérer des clusters Dataproc à l'aide de la console Web et de l'interface de ligne de commande (CLI). Vous utiliserez les clusters pour exécuter des tâches Spark et Pig. Vous créerez ensuite des blocs-notes iPython qui s'intègrent à BigQuery et à Google Cloud Storage, et qui utilisent Spark. Enfin, vous intégrerez les API de machine learning à vos analyses de données. Prérequis • Avoir suivi la formation Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (ou une formation équivalente) • Disposer d'une certaine connaissance de Python...
강좌4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow en Français

D'une durée d'une semaine, cette formation accélérée disponible à la demande traite des principes de base du big data et du machine learning sur Google Cloud Platform. À travers un ensemble de présentations, de démonstrations et d'ateliers pratiques proposés par des formateurs, les participants apprennent à effectuer l'entreposage de données no-ops, l'analyse de données et le traitement du pipeline. Prérequis : • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals • Expérience dans l'utilisation d'un langage de requête de type SQL afin d'analyser les données • Connaissance de Python ou Java Remarques relatives au compte Google : • Vous avez besoin d'un compte Google/Gmail, et d'une carte de crédit ou d'un compte bancaire pour vous inscrire à l'essai gratuit de Google Cloud Platform. (Les services Google sont actuellement indisponibles en Chine.) • Si votre adresse de facturation pour les services GCP est située en Union européenne (UE) ou en Russie, lisez la documentation relative à la TVA à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • D'autres questions fréquentes sur l'essai gratuit de Google Cloud Platform sont disponibles à l'adresse suivante : https://cloud.google.com/free-trial/...

Google 클라우드 정보

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자주 묻는 질문

  • 네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.

  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • 이 전문 분야는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 전문 분야 인증서를 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요.

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