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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

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Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt
4.5

(2,259 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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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: Machine Learning
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Cloud Computing
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Cloud Infrastructure
  • Kategorie: CI/CD
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Systems Design
  • Kategorie: Data Pipelines

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2025

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Berufsbezogenes Zertifikat – 6 Kursreihen

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: Google Cloud Platform
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Cloud Infrastructure
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Cloud Platforms

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: Google Cloud Platform
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Scalability
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Python Programming
Feature Engineering

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: Data Transformation
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Real Time Data

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: Machine Learning
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Management
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Data Governance

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: Data Pipelines
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Hybrid Cloud Computing
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Distributed Computing
Kategorie: Systems Design
Kategorie: Scalability
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Applied Machine Learning

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 Monitoring
Kategorie: Software Development Methodologies
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: DevOps
Kategorie: Automation

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Häufig gestellte Fragen

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