Smart Analytics and Machine Learning with Vertex AI and BigQuery

Build intelligent data pipelines and deploy machine learning models using advanced cloud-based analytics and production-ready AI tools.

4.6 (1,246) ⏱ 42 мин 📚 11 уроков 🎧 Аудиоверсия

О курсе

Organizations today must extract actionable insights from vast amounts of data using automated intelligence to stay competitive. This course provides a clear path for integrating machine learning directly into your data workflows, moving from raw information to sophisticated predictive models. You will learn to bridge the gap between data engineering and artificial intelligence by leveraging managed cloud services. By reading through practical explanations and code-based examples, you will transform how you handle data pipelines and model deployment. What you'll learn: - Understand foundational AI and machine learning terminology and core concepts - Build automated models using AutoML for rapid deployment with minimal code - Apply SQL-based machine learning techniques using BigQuery ML - Configure production-ready environments and workflows using Vertex AI - Practice integrating machine learning models into existing data pipelines - Understand modern AI patterns including retrieval-augmented generation and prompt engineering The course begins with essential terminology and data concepts before moving into practical applications using managed services and custom notebook environments. You will progress from basic automation to deploying scalable, production-grade AI solutions through written explanations and structured exercises. This course is designed for beginners in data science, analytics, or engineering who want to leverage cloud tools for AI; no prior machine learning background is required. Begin your journey into cloud-based machine learning and smart analytics.

Что вы получите

  • 📜 Сертификат об окончании
    Добавьте в профиль LinkedIn
  • 🎧 Аудиоверсия включена
    Учитесь в дороге — экран не нужен
  • ♾️ Пожизненный доступ
    Возвращайтесь в любое время, без срока
  • 📱 Телефон или компьютер
    Работает везде и на любом устройстве
  • 💸 Возврат в течение 30 дней
    Без вопросов
  • Кратко и по делу
    42 мин практического материала

Отзывы (4)

محمد علي AE
★ 4 · 2026-03-08T03:23:09+00:00

Ух ты, этот курс превзошёл мои ожидания. Информация была представлена так ясно и применимость огромна.

Beatriz Núñez PA
★ 4 · 2026-03-04T09:10:09+00:00

Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.

Aung Than MM Подтверждённый учащийся
★ 3 · 2025-11-27T10:51:09+00:00

Мне очень понравился этот курс. Информация была представлена отлично, а практические приложения были эффективно выделены. Отличная работа!

James Martin NZ Подтверждённый учащийся
★ 5 · 2025-03-27T13:07:09+00:00

Этот курс превзошел мои ожидания. Структура была идеальной, знания наращивались шаг за шагом. Действительно ценный контент.

Написать отзыв

После отправки попросим войти — черновик сохранится.

Студенты также прошли

Основы науки о данных и аналитики

Научитесь извлекать полезную информацию, создавать прогностические модели и решать сложные задачи, используя современные методы анализа данных.
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99

Введение в науку о данных с MATLAB и AWS

Научитесь обрабатывать данные, создавать модели машинного обучения с помощью инструментов с низким уровнем кода и масштабировать свои рабочие процессы до AWS, используя MATLAB, даже без предварительного опыта.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99

Развенчание мифов о науке о данных: нетехническое введение

Освойте основные концепции, роли и практическое применение науки о данных, машинного обучения и генеративного ИИ, не написав ни единой строчки кода.
★ 4.8 (6,730)
$4.99$9.99

Наука больших данных для клеточных сигнатур и системной биологии

Научитесь анализировать и интегрировать сложные наборы биологических данных, чтобы понять, как клетки человека реагируют на лекарства, генетические изменения и факторы окружающей среды.
★ 4.8 (27)
$4.99$9.99

Часто спрашивают

Что нужно для прохождения курса? +

Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.

Как оплатить? +

Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.

Можно ли вернуть деньги? +

Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.

Как долго будут доступны материалы? +

Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.

Получу ли я сертификат? +

Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.

Подходит для специалистов в
IT Дизайн Финансы Маркетинг Медицина Образование HoReCa Производство