Spécialisation Vertex AI Search for Retail

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Spécialisation Vertex AI Search for Retail

Optimizing your retail search capabilities. Learn to implement, configure and use Vertex AI Search for Retail along with the data skills needed to bring it all together.

Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.6

(12 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

You will gain skills in optimizing your retail search capabilities with Vertex AI Search for Retail
You will implement, configure and use Vertex AI Search for Retail along with the data skills needed to bring it all together

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : Cloud Security
Catégorie : Cloud Infrastructure
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Big Data

Détails à connaître

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Spécialisation - 4 séries de cours

This learning path will showcase the skills needed to build dataflows, initial machine learning patterns and utilization of Vertex AI Search for Retail in pursuit of increased retail search potential. The learning path includes courses and labs that will let a learner work in the data space surrounding Vertex AI Search for Retail and then get hands on to practice with the product itself.

Projet d'apprentissage appliqué

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

COURS 13 heures

Ce que vous apprendrez

This course is part 1 of a 3-course series on Serverless Data Processing with Dataflow. In this first course, we start with a refresher of what Apache Beam is and its relationship with Dataflow. Next, we talk about the Apache Beam vision and the benefits of the Beam Portability framework. The Beam Portability framework achieves the vision that a developer can use their favorite programming language with their preferred execution backend. We then show you how Dataflow allows you to separate compute and storage while saving money, and how identity, access, and management tools interact with your Dataflow pipelines. Lastly, we look at how to implement the right security model for your use case on Dataflow.

Prerequisites: The Serverless Data Processing with Dataflow course series builds on the concepts covered in the Data Engineering specialization. We recommend the following prerequisite courses: (i)Building batch data pipelines on Google Cloud : covers core Dataflow principles (ii)Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud : covers streaming basics concepts like windowing, triggers, and watermarks >>> By enrolling in this course you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Containerization

Catégorie : Serverless Computing

Catégorie : Cloud Security

Catégorie : Dataflow

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Security

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data Storage Technologies

Catégorie : Identity and Access Management

Vertex AI Search for Commerce

COURS 25 heures

Ce que vous apprendrez

Describe the Vertail AI Search for Commerce workflow
Gain hands on experience with Vertail AI Search for Commerce
Identify product catalog data and user event data sources
Evaluate and select an appropriate data ingestion method

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Continuous Monitoring

Catégorie : Enterprise Application Management

Catégorie : Solution Architecture

Catégorie : API Design

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Data Modeling

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Integration

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

COURS 327 heures

Ce que vous apprendrez

Review the main Apache Beam concepts covered in the Data Engineering on Google Cloud course
Review core streaming concepts covered in DE (unbounded PCollections, windows, watermarks, and triggers)
Select & tune the I/O of your choice for your Dataflow pipeline
Use schemas to simplify your Beam code & improve the performance of your pipeline

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Dataflow

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : Data Processing

Catégorie : JSON

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : SQL

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

COURS 49 heures

Ce que vous apprendrez

Perform monitoring, troubleshooting, testing and CI/CD on Dataflow pipelines.
Deploy Dataflow pipelines with reliability in mind to maximize stability for your data processing platform

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Dataflow

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Unit Testing

Catégorie : System Monitoring

Catégorie : Debugging

Catégorie : CI/CD

Catégorie : Disaster Recovery

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Instructeur

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