К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Machine Learning in the Enterprise · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Machine Learning in the Enterprise

Курс от Google Cloud
Средний≈ 17.8 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course takes a real-world approach to the ML Workflow through a case study. An ML team faces several ML business requirements and use cases. The team must understand the tools required for data management and governance and consider the best approach for data preprocessing. The team is presented with three options to build ML models for two use cases. The course explains why they would use AutoML, BigQuery ML, or custom training to achieve their objectives.

Навыки, которые вы освоите

AI WorkflowsModel OptimizationData PipelinesMLOps (Machine Learning Operations)Model TrainingGoogle Cloud PlatformData ManagementModel DeploymentTensorflowWorkflow ManagementAI OrchestrationApplied Machine LearningPredictive ModelingData StoreMachine Learning MethodsData GovernanceMachine LearningMachine Learning SoftwareEnterprise ModelingCloud Computing

Программа курса

10 модулей · 60 учебных материалов

01Introduction1 материалов

Introduction

Course introductionВидео
02Understanding the ML Enterprise Workflow4 материалов

Understanding the ML Enterprise Workflow: Module Introduction and Overview

IntroductionВидеоOverview of an ML enterprise workflowВидео

Учитесь у экспертов

Google Cloud Training

Преподаватель курса

Machine Learning in the Enterprise
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 17.8 ч

10 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Китайский (Тайвань), Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Understanding the ML Enterprise WorkflowЗадание
Resources: Understanding the ML Enterprise WorkflowЧтение
03Data in the Enterprise12 материалов

Data in the Enterprise: Module Introduction

IntroductionВидео

Tools for data management and governance

Feature StoreВидеоData CatalogВидео

Pre-GA tools

DataplexВидеоAnalytics HubВидео

Data preprocessing options

Data preprocessing optionsВидеоDataprepВидеоLab intro: Exploring and Creating an Ecommerce Analytics Pipeline with DataprepВидеоCoursera: Getting Started with Google Cloud and QwiklabsВидеоLab: Exploring and Creating an Ecommerce Analytics Pipeline with Cloud DataprepВнешний инструментData in the EnterpriseЗаданиеResources: Data in the EnterpriseЧтение
04Science of Machine Learning and Custom Training10 материалов

Science of Machine Learning and Custom Training: Module Introduction

IntroductionВидео

The Art and Science of ML

The art and science of machine learningВидеоMake training fasterВидеоWhen to use custom trainingВидеоTraining requirements and dependencies (part 1)ВидеоTraining requirements and dependencies (part 2)ВидеоTraining custom ML models using Vertex AIВидеоScience of Machine Learning and Custom TrainingЗаданиеResources: Science of Machine Learning and Custom TrainingЧтениеResources: The Science of Machine LearningЧтение
05Vertex Vizier Hyperparameter Tuning6 материалов

Vertex Vizier Hyperparameter Tuning: Module Introduction

IntroductionВидео

Hyperparameter Tuning

Vertex AI Vizier hyperparameter tuningВидеоLab intro: Vertex AI: Hyperparameter TuningВидеоLab: Vertex AI: Hyperparameter TuningВнешний инструментVertex Vizier Hyperparameter TuningЗаданиеResources: Vertex Vizier Hyperparameter TuningЧтение
06Prediction and Model Monitoring Using Vertex AI7 материалов

Prediction and Model Monitoring Using Vertex AI: Module Introduction

IntroductionВидео

Predictions and Model Monitoring

Predictions using Vertex AIВидеоModel management using Vertex AIВидеоLab intro: Monitoring Vertex AI ModelsВидеоLab: Monitoring Vertex AI ModelsВнешний инструментPrediction and Model Monitoring Using Vertex AIЗаданиеResources: Prediction and Model Monitoring Using Vertex AIЧтение
07Vertex AI Pipelines8 материалов

Vertex AI Pipelines: Module Introduction

IntroductionВидео

Prediction using Vertex AI pipelines

Prediction using Vertex AI pipelinesВидеоLab intro: Vertex AI PipelinesВидеоLab Introduction and Walkthrough: Vertex AI pipelineЧтениеLab: Introduction to Vertex AI PipelinesВнешний инструментLab: Running Pipelines on Vertex AI 2.5Внешний инструментVertex AI PipelinesЗаданиеResources: Vertex AI PipelinesЧтение
08Best Practices for ML Development6 материалов

Best Practices for ML Development on Vertex AI: Module Introduction

IntroductionВидео

Best Practices for ML Development on Vertex AI

Best practices for model deployment and servingВидеоBest practices for model monitoringВидеоVertex AI pipeline best practicesВидеоBest practices for artifact organizationВидеоResources: Best Practices for ML Development on Vertex AIЧтение
09Course Summary 4 материалов

Course Summary

SummaryЧтениеResource: All quiz questionsЧтениеResources: All readingsЧтениеResource: All slidesЧтение
10Series Summary2 материалов

Course Series Summary

Series summaryВидеоResource: Best practices summaryЧтение