How long does it take to complete the Specialization?

<text variant="body1">8 weeks at 6 hours per week

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation "Vertex AI Search for Retail"

Économisez sur les compétences qui vous font briller avec 40 % de réduction sur 3 mois de Coursera Plus. Économisez maintenant

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

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 135 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 135 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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 : Advanced Analytics
Catégorie : AI Integrations
Catégorie : AI Personalization
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Data Store
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Identity and Access Management
Catégorie : Model Training
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Site Reliability Engineering

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 4 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 1, 3 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 : Dataflow

Catégorie : Identity and Access Management

Catégorie : Cloud Security

Catégorie : Data Security

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : Cloud Storage

Catégorie : Serverless Computing

Catégorie : Containerization

Catégorie : Data Processing

Vertex AI Search for Commerce

COURS 2, 6 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 : Model Training

Catégorie : Data Import/Export

Catégorie : AI Integrations

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Application Programming Interface (API)

Catégorie : Google Cloud Platform

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Data Integration

Catégorie : Data Collection

Catégorie : Continuous Monitoring

Catégorie : AI Personalization

Catégorie : Model Deployment

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

COURS 3, 23 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 : Dataflow

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Transformation

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Jupyter

Catégorie : Real Time Data

Catégorie : File I/O

Catégorie : SQL

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

COURS 4, 9 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 : Unit Testing

Catégorie : CI/CD

Catégorie : Debugging

Catégorie : Performance Tuning

Catégorie : Code Reusability

Catégorie : System Monitoring

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Disaster Recovery

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Site Reliability Engineering

Catégorie : Data Integrity

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Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

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Offert par

Google Cloud

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’