Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud auf Deutsch

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Last updated on June 7, 2025 5:41 am

Discover the one-week On-Demand Intensive Course on Data Engineering, Big Data, and ML on Google Cloud in German. Learn practical ML and TensorFlow concepts, design scalable ML models, and preprocess data for production-ready ML models. Prior experience in Google Cloud Platform and programming languages like Python is recommended. Join now!

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***Wir möchten Sie darüber informieren, dass die Spezialisierung “Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch” am 10. November 2020 geschlossen und nicht mehr angeboten wird.***

In diesem einwöchigen On-Demand-Intensivkurs erhalten Teilnehmer eine praxisorientierte Einführung in das Entwerfen und Erstellen von Modellen für das maschinelle Lernen (ML) mithilfe der Google Cloud Platform. In Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs lernen die Teilnehmer ML- und TensorFlow-Konzepte kennen und entwickeln ML-Modelle, die sie anschließend auswerten und produktionsreif machen.

ZIELE

In diesem Kurs werden die folgenden Fähigkeiten vermittelt:

● Anwendungsfälle für maschinelles Lernen erkennen

● ML-Modelle mit TensorFlow erstellen

● Skalier- und bereitstellbare ML-Modelle mit Cloud ML erstellen

● Bedeutung der Datenvorverarbeitung und der Kombination von Features verstehen

● Fortgeschrittene ML-Konzepte in Modelle einbinden

● Trainierte ML-Modelle produktionsreif machen

VORAUSSETZUNGEN

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

● Abschluss des Kurses “Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning” ODER entsprechende Erfahrung auf dem Gebiet

● Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL

● Kenntnisse in Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten

● Entwicklung von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python

● Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik

Hinweis zum Google-Konto:
• In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar.

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