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Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

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Orchestrate ML Workflows with Vertex AI Pipelines

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Machine Learning Operations (MLOps) on Google Cloud“

Dozent: Google Cloud Training

Bei enthalten

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6 Module

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

6 Module

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Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

4 Stunden zu vervollständigen

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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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

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April 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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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.

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Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Discover how to orchestrate ML workflows on Google Cloud. Explore the business drivers for orchestration and the technical architecture of Vertex AI Pipelines. Learn to create MLOps pipelines using a flexible, hybrid approach: utilize the no-code Template Gallery or construct custom workflows with the Kubeflow Pipelines (KFP) SDK and Google's pre-built components. Finally, accelerate your workflows using the Data Science Agent—an AI-powered collaborator that automates pipeline code generation.

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

4 VideosInsgesamt 22 Minuten

Using Google’s Pre-Built Components7 Minuten
Building KFP Lightweight Components7 Minuten
Optimize Your Workflow: The Hybrid Approach5 Minuten
Summary3 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 6 Minuten

Quiz-36 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

Lab: Building End to End MLOps Pipelines using Vertex AI60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Accessing and completing labs15 Minuten

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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

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