Prakash L Waddar
Member since 2024
Diamond League
22360 points
Member since 2024
This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.
This course introduces concepts of AI interpretability and transparency. It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers. It explores practical methods and tools to help achieve interpretability and transparency in both data and AI models.
This course introduces concepts of responsible AI and AI principles. It covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices. It explores practical methods and tools to implement Responsible AI best practices using Google Cloud products and open source tools.
בקורס הזה תלמדו איך ליצור מודל הוספת כיתוב לתמונה באמצעות למידה עמוקה (Deep Learning). אתם תלמדו על הרכיבים השונים במודל הוספת כיתוב לתמונה, כמו המקודד והמפענח, ואיך לאמן את המודל ולהעריך את הביצועים שלו. בסוף הקורס תוכלו ליצור מודלים להוספת כיתוב לתמונה ולהשתמש בהם כדי ליצור כיתובים לתמונות
בקורס הזה נציג את הארכיטקטורה של טרנספורמרים ואת המודל של ייצוגים דו-כיווניים של מקודד מטרנספורמרים (BERT). תלמדו על החלקים השונים בארכיטקטורת הטרנספורמר, כמו מנגנון תשומת הלב, ועל התפקיד שלו בבניית מודל BERT. תלמדו גם על המשימות השונות שאפשר להשתמש ב-BERT כדי לבצע אותן, כמו סיווג טקסטים, מענה על שאלות והֶקֵּשׁ משפה טבעית. נדרשות כ-45 דקות כדי להשלים את הקורס הזה.
בקורס הזה לומדים בקצרה על ארכיטקטורת מקודד-מפענח, ארכיטקטורה עוצמתית ונפוצה ללמידת מכונה שמשתמשים בה במשימות של רצף לרצף, כמו תרגום אוטומטי, סיכום טקסט ומענה לשאלות. תלמדו על החלקים השונים בארכיטקטורת מקודד-מפענח, איך לאמן את המודלים האלה ואיך להשתמש בהם. בהדרכה המפורטת המשלימה בשיעור ה-Lab תקודדו ב-TensorFlow תרחיש שימוש פשוט בארכיטקטורת מקודד-מפענח: כתיבת שיר מאפס.
בקורס נלמד על מנגנון תשומת הלב, שיטה טובה מאוד שמאפשרת לרשתות נוירונים להתמקד בחלקים ספציפיים ברצף הקלט. נלמד איך עובד העיקרון של תשומת הלב, ואיך אפשר להשתמש בו כדי לשפר את הביצועים במגוון משימות של למידת מכונה, כולל תרגום אוטומטי, סיכום טקסט ומענה לשאלות.
בקורס נלמד על מודלים של דיפוזיה, משפחת מודלים של למידת מכונה שיצרו הרבה ציפיות לאחרונה בתחום של יצירת תמונות. מודלים של דיפוזיה שואבים השראה מפיזיקה, וספציפית מתרמודינמיקה. בשנים האחרונות, מודלים של דיפוזיה הפכו לפופולריים גם בתחום המחקר וגם בתעשייה. מודלים של דיפוזיה עומדים מאחורי הרבה מהכלים והמודלים החדשניים ליצירת תמונות ב-Google Cloud. בקורס הזה נלמד על התיאוריה שמאחורי מודלים של דיפוזיה, ואיך לאמן ולפרוס אותם ב-Vertex AI.
This is the fifth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll combine and apply the foundational knowledge and skills from courses 1-4 in a hands-on Capstone project that focuses on the full data lifecycle project. You’ll practice using cloud-based tools to acquire, store, process, analyze, visualize, and communicate data insights effectively. By the end of the course, you’ll have completed a project demonstrating their proficiency in effectively structuring data from multiple sources, presenting solutions to varied stakeholders, and visualizing data insights using cloud-based software. You’ll also update your resume and practice interview techniques to help prepare for applying and interviewing for jobs.
This is the fourth of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll focus on developing skills in the five key stages of visualizing data in the cloud: storytelling, planning, exploring data, building visualizations, and sharing data with others. You’ll also gain experience using UI/UX skills to wireframe impactful, cloud-native visualizations and work with cloud-native data visualization tools to explore datasets, create reports, and build dashboards that drive decisions and foster collaboration.
This is the third of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll begin by getting an overview of the data journey, from collection to insights. You’ll then learn how to use SQL to transform raw data into a usable format. Next, you’ll learn how to transform high volumes of data with a data pipeline. Finally, you’ll gain experience applying transformation strategies to real data sets to solve business needs.
This is the second of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll explore how data is structured and organized. You’ll gain hands-on experience with the data lakehouse architecture and cloud components like BigQuery, Google Cloud Storage, and DataProc to efficiently store, analyze, and process large datasets.
This is the first of five courses in the Google Cloud Data Analytics Certificate. In this course, you’ll define the field of cloud data analysis and describe roles and responsibilities of a cloud data analyst as they relate to data acquisition, storage, processing, and visualization. You’ll explore the architecture of Google Cloud-based tools, like BigQuery and Cloud Storage, and how they are used to effectively structure, present, and report data.