想飞的蜗牛007 评论了课程: Cloud Computing Concepts: Part 2

2015-03-16 09:24

想学 cloud computing

Cloud Computing Concepts: Part 2 (CourseraArchive) 1 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/course/cloudcomputing2

简介: Learn core distributed computing concepts that underlie today’s and tomorrow’s cloud computing systems.

Mining Massive Datasets (CourseraArchive) 1 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/course/mmds

简介: This class teaches algorithms for extracting models and other information from very large amounts of data. The emphasis is on techniques that are efficient and that scale well.

Text Mining and Analytics (CourseraArchive) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/course/textanalytics

简介: Explore algorithms for mining and analyzing big text data to discover interesting patterns, extract useful knowledge, and support decision making.

自然语言处理 (EdxArchive) 0 个评论 关注

主页: http://video.chaoxing.com/serie_400008635.shtml

简介: None

Natural Language Processing (CourseraArchive) 7 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/course/nlangp

简介: Have you ever wondered how to build a system that automatically translates between languages? Or a system that can understand natural language instructions from a human? This class will cover the fundamentals of mathematical and computational models of language, and the application of these models to key problems in natural language processing.

Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/specializations/advanced-machine-learning-tensorflow-gcp

简介: 课程名称：在Google Cloud Platform上使用TensorFlow进行高级机器学习专业化 课程概述： 该专业化课程共有5门课程，重点围绕在Google Cloud Platform上进行的高级机器学习主题展开。学员将在实践实验室中获得优化、部署和扩展多种类型生产机器学习模型的实践经验。该专业化课程的内容从“GCP上的机器学习”课程的知识延续而来，旨在教会学员如何构建可扩展、准确且适合生产的模型，涵盖结构化数据、图像数据、时间序列和自然语言文本。课程最后一部分将介绍构建推荐系统。先前课程中介绍的概念将在后续课程中得到应用，因此建议按照顺序学习。 课程安排： 1. 生产机器学习系统（Production Machine Learning Systems） - 由Google Cloud提供，深入探讨高效能机器学习系统在生产中的构建要素及最佳实践。 2. Google Cloud上的计算机视觉基础（Computer Vision Fundamentals with Google Cloud） - 由Google Cloud提供，描述不同类型的计算机视觉应用案例，并强调不同的机器学习技术。 3. Google Cloud上的自然语言处理（Natural Language Processing on Google Cloud） - 由Google Cloud提供，介绍解决自然语言处理问题的产品和解决方案，探讨相关技术。 4. Google Cloud上的推荐系统（Recommendation Systems on Google Cloud） - 由Google Cloud提供，学员将应用分类模型和嵌入知识建立机器学习管道，完成推荐系统的构建。 欲了解更多信息，请访问课程链接：[Coursera课程链接](https://www.coursera.org/learn/gcp-production-ml-systems)

Big Data Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/specializations/big-data

简介: 课程名称：大数据专业化 课程概述：本专业旨在帮助您了解大数据的组织、分析和解释方式，以支持更好的业务决策。通过实际操作，您将掌握大数据科学家和工程师所使用的工具和系统，无需任何编程经验。 您将学习如何使用Hadoop、MapReduce、Spark、Pig和Hive等技术。通过跟随提供的代码，您将体验如何进行预测建模和利用图分析来解决问题。本专业将帮助您提出关于数据的正确问题，与数据科学家有效沟通，并对大型复杂数据集进行基础探索。 在与数据软件公司Splunk合作的最终项目中，您将运用所学技能对大数据进行基本分析。 课程大纲： 1. **大数据入门** - 由加州大学圣地亚哥分校提供，增加对大数据领域的了解。 课程链接：[大数据入门](https://www.coursera.org/learn/big-data-introduction) 2. **大数据建模与管理系统** - 分析确定的大数据问题后，如何收集、存储和组织数据。 课程链接：[大数据建模与管理](https://www.coursera.org/learn/big-data-management) 3. **大数据集成与处理** - 学习如何从示例数据库和大数据中检索数据。 课程链接：[大数据集成与处理](https://www.coursera.org/learn/big-data-integration-processing) 4. **大数据中的机器学习** - 有助于理解您所收集的大量数据，学习如何整合机器学习技术。 课程链接：[大数据机器学习](https://www.coursera.org/learn/big-data-machine-learning) 5. **大数据图分析** - 了解数据网络结构及其在不同条件下的变化。 课程链接：[大数据图分析](https://www.coursera.org/learn/big-data-graph-analytics) 6. **大数据 - 最终项目** - 在这个总结性项目中，您将应用所学知识进行实际分析。 课程链接：[大数据最终项目](https://www.coursera.org/learn/big-data-project) 通过这个大数据专业化课程，您将为处理和分析大数据奠定坚实的基础，从而推动业务决策的发展。

Machine Learning With Big Data (CourseraArchive) 0 个评论 关注

主页: https://www.coursera.org/archive/big-data-machine-learning

简介: University of California, San Diego