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Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

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Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Explain the use cases that drive the adoption of ML Orchestration.

  • Describe how Vertex AI drives MLOps automation, reproducibility, and scaling.

  • Implement production-grade pipelines using Vertex AI’s no-code Template Gallery.

  • Build hybrid pipeline workflows with Kubeflow and pre-built GCP components.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Forecasting
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Generative AI Agents
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Automation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: AI Orchestration
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Agentic Workflows

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Machine Learning Operations (MLOps) on Google Cloud“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 6 Module

This lesson guides learners through the course structure, which is built upon the transition from ad-hoc experimentation to robust, production-grade systems using Vertex AI Pipelines . It outlines the strategies for ML orchestration—ranging from no-code to hybrid pipelines—and introduces learners to the Data Science Agent for accelerating the automation of complex, deployable workflows .

Das ist alles enthalten

1 Video

Examine the operational bottlenecks complex ML processes and determine the need for automated reproducible workflows orchestration.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe

Explore Vertex AI and the core mechanics of ML pipelines, including compilers, DAGs, runners, artifact passing, and metadata lineage.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe

Optimize ML workflows using the "Hybrid" pipeline strategy. Evaluate specific workflow requirements to determine the balance between using Google’s validated Pre-built Component and creating custom Lightweight Python Components for proprietary logic.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

Leverage the Data Science Agent to automate code generation and troubleshoot architectural errors using the Context-Task-Constraint (CTC) prompt engineering framework.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Aufgabe1 App-Element

This lesson summarizes the course by addressing the transition from ad-hoc notebooks to robust, production-grade systems using Vertex AI Pipelines . It reviews the core concepts of ML Orchestration and Hybrid Pipelines, highlights tools like Google's pre-built components and the Kubeflow SDK, and recaps technologies such as the Data Science Agent for automating complex challenges like media sales forecasting and customer churn prediction .

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre

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