ידע מקצועי בתחום ענן ותשתיות
תשתיות ענן ותקשורת הן הבסיס שעליו רצים כל השירותים הדיגיטליים. שליטה בהן פותחת דלת לתפקידי תשתיות, ענן ותפעול.
קורס Machine Learning on Google Cloud
קורס Machine Learning on Google Cloud בהיקף 40 שעות אקדמיות (5 מפגשים), מתחום ענן ותשתיות ב-John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הקורס מועבר על ידי מרצים מהתעשייה, במתכונת פרונטלית או אונליין, עם דגש על תרגול ויישום. בין הנושאים המרכזיים: Module 1: How Google Does Machine Learning · Module 2: Launching into Machine Learning · Module 3: TensorFlow on Google Cloud · Module 4: Feature Engineering.
מרצים מהתעשייה 40 שעות אקדמיות · 5 מפגשים
אורך הקורס40 שעות אקדמיות
רמת קהללאנשי מקצוע בתחום
מתכונת לימודפרונטלי או אונליין
יתרון ייחודיModule 1: How Google Does Machine Learning · Module 2: Launching into Machine Le
בוגרינו עובדים בחברות המובילות
למה ללמוד ענן ותשתיות?
Machine Learning on Google Cloud הוא קורס מקצועי בתחום ענן ותשתיות. המטרה: לתת ידע מסודר, כלים שעובדים בפועל ותרגול שמכין לעבודה אמיתית.
מחלקת ההשמה של ג'ון ברייס
* ליווי והכוונה בתהליך ההכנה לשוק העבודה. אין במידע זה התחייבות להשמה, לעבודה או לשכר.
סיפורי בוגרים
הקורס היה פשוט משגע, מרצים מדהימים שמפגינים הרבה ידע ורצון ללמד. קיבלתי הרבה תמיכה ורוח גבית כדי להתקדם ולהתקבל לעבודה בתחום ואפילו כבר נרשמתי לעוד קורס המשך.
שי מדרSolarEdge ,IT Admin
קורס ניהול רשתות, קורס ניהול רשתות
למדתי בג'ון ברייס עם מרצים מהשורה הראשונה, שהובילו אותי לאורך כל הקורס גם מעבר לשעות הלימוד. קיבלתי הרבה כלים שעזרו לי להתקבל למשרות בעולם הסיסטם והענן
שחר בן דודAllegronet ,System Administrator
קורס ניהול רשתות, קורס ניהול רשתות
הקורס הועבר ברמה מקצועית, עם מרצים בעלי ידע עצום, בתחום ה-IT. בנוסף צוות המכללה תמיד נכון לסייע בכל נושא. כיום אני מנהל IT בחברת Sanmina.
צחי קמחימנהל IT בחברת Sanmina
בוגר קורס ניהול רשתות
הגעתי לג'ון ברייס בלי שום ידע טכני ובנוסף היה לי פחד ממחשבים. בג'ון ברייס ידעו לקחת אותי יד ביד, אם זה המרצה המסור ועד למזכירות התומכת. תודה, בזכותכם אני במקום טוב עכשיו עם אופק מקצועי
עמית צבריOPC, Help Desk
קורס ניהול רשתות
צוות המכללה שם לו למטרה ללוות ולהביא את מי שבחר ללמוד במכללה עד לנקודת הסיום, השתלבות במקום עבודה. כמי שהגיע לאותה נקודת סיום מיוחלת תמיד אהיה אסיר תודה ואני ממליץ בחום על ג'ון ברייס
ניר טלאורתומך מחשוב ו-IT בטכניון
בוגר קורס טכנאי מחשבים
המרצים היו אכפתיים ומקצועיים, הרגשתי תמיד בנוח לפנות אליהם והייתה אווירה נוחה ונעימה בשיעור, בזכותם זכיתי להתקבל לעבודה בחברת IT. תודה מעומק הלב.
יותם צברי הלויחברת IT
בוגר קורס טכנאי מחשבים
למי מתאים הקורס?
תנאי קבלה
Some familiarity with basic machine learning conceptsBasic proficiency with a scripting language, preferably Python
מסלול ההכשרה והסילבוס
תוכנית הלימודים בנויה מ-5 חלקים בהיקף כולל של 40 שעות אקדמיות. בכל חלק משלבים הסבר, דוגמאות ותרגול על כלים אמיתיים.
מה תלמדו בקורס
- Build, train, and deploy a machine learning model without writing a single line of code using Vertex AI AutoML.
- Understand when to use AutoML and Big Query ML.
- Create Vertex AI managed datasets.
- Add features to a Feature Store.
- Describe Analytics Hub, Dataplex, and Data Catalog.
- Describe hyperparameter tuning using Vertex Vizier and how it can be used to improve model performance.
- Create a Vertex AI Workbench User-Managed Notebook, build a custom training job, and then deploy it using a Docker container.
- Describe batch and online predictions and model monitoring.
מה כולל הקורס
40 שעות אקדמיות
5 מפגשים, פרונטלי או אונליין.
סילבוס להורדה
תוכנית הלימודים המלאה נשלחת אליכם לאחר השארת פרטים.
תעודת סיום
תעודה מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix, למי שעומד בדרישות הקורס.
סילבוס מפורט
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Describe the Vertex AI Platform and how it is used to quickly build, train, and deploy AutoML machine learning models without writing a single line of code.Describe best practices for implementing machine learning on Google Cloud.Develop a data strategy around machine learning.Examine use cases that are then reimagined through an ML lens.Leverage Google Cloud Platform tools and environment to do ML.Learn from Google's experience to avoid common pitfalls.Carry out data science tasks in online collaborative notebooks.
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Describe Vertex AI AutoML and how to build, train, and deploy an ML model without writing a single line of code.Describe Big Query ML and its benefits.Describe how to improve data quality.Perform exploratory data analysis.Build and train supervised learning models.Optimize and evaluate models using loss functions and performance metrics.Mitigate common problems that arise in machine learning.Create repeatable and scalable training, evaluation, and test datasets.
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Create TensorFlow and Keras machine learning models.Describe TensorFlow key components.Use the tf.data library to manipulate data and large datasets.Build a ML model using tf.keras preprocessing layers.Use the Keras Sequential and Functional APIs for simple and advanced model creation. Understand how model subclassing can be used for more customized models.Use tf.keras.preprocessing utilities for working with image data, text data, and sequence data.Train, deploy, and productionalize ML models at scale with Cloud AI Platform.
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Describe Vertex AI Feature Store.Compare the key required aspects of a good feature.Combine and create new feature combinations through feature crosses.Perform feature engineering using BigQuery ML, Keras, and TensorFlow.Understand how to preprocess and explore features with Dataflow and Dataprep by Trifacta.Understand and apply how TensorFlow transforms features.
תיאור המודול
נושאים נלמדים
Understand the tools required for data management and governance.Describe the best approach for data preprocessing: from providing an overview ofDataflow and Dataprep to using SQL for preprocessing tasks.Explain how AutoML, BigQuery ML, and custom training differ and when to use a particular framework.Describe hyperparameter tuning using Vertex Vizier and how it can be used to improve model performance.Explain prediction and model monitoring and how Vertex AI can be used to manageML models.Describe the benefits of Vertex AI Pipelines.
סך כל שעות הלימוד בקורס: 40 שעות
הורדת הסילבוס מתאפשרת לאחר השארת פרטים
טכנולוגיות וכלים
Google CloudSQLTensorFlowBigQueryתעודת סיום קורס
מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. הסמכות חיצוניות, כאשר קיימות, כפופות לתנאי הגוף המסמיך.
למה ללמוד בג'ון ברייס, זרוע ההדרכה של matrix
הקורס מועבר במסגרת John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix. כך ההכשרה יושבת בתוך מעטפת טכנולוגית רחבה שמחוברת לעולמות הפיתוח, הענן, הדאטה וה-AI.
17,000+
עובדים בקבוצה
6,000+
לקוחות
50+
מדינות פעילות
חברה ציבורית
גלובלית ומובילה
- John Bryce כחטיבת ההדרכה של Matrix
- מרצים בעלי ניסיון מקצועי מהתעשייה
- דגש על תרגול ויישום ולא רק על תיאוריה
- תכנים שמתעדכנים לפי השוק
- התאמה גם להכשרות סגורות לארגונים
אפשרויות תשלום ומימון
פיקדון חיילים משוחררים
אפשרות שימוש בפיקדון לזכאים.
מימון ופריסת תשלומים
מסלולי תשלום נוחים ומותאמים.
פתרונות גמישים
מגוון אפשרויות בהתאם לצורך.
ליווי פיננסי
יועץ ילווה אתכם בבחירת המסלול.
שאלות נפוצות
הקורס מיועד לAspiring machine learning data analysts, data scientists and data engineers; Learners who want exposure to ML using Vertex AI AutoML, BQML, Feature Store, Workbench, Dataflow, Vizier for hyperparameter tuning, and TensorFlow/Keras. נדרש: Some familiarity with basic machine learning concepts; Basic proficiency with a scripting language, preferably Python.
40 שעות אקדמיות, ב-5 מפגשים. המתכונת פרונטלית או אונליין, לפי המחזור.
הקורס מכסה Module 1: How Google Does Machine Learning, Module 2: Launching into Machine Learning, Module 3: TensorFlow on Google Cloud, Module 4: Feature Engineering ועוד. הסילבוס המלא זמין להורדה לאחר השארת פרטים.
כן. מסיימי הקורס שעומדים בדרישות זכאים לתעודת סיום מטעם John Bryce, חטיבת ההדרכה של Matrix.
כן. הקורסים המקצועיים מותאמים גם להכשרות סגורות לצוותים בארגונים, כולל התאמת תכנים ודגשים לצרכי הארגון.
רוצים לבדוק אם Machine Learning on Google Cloud מתאים לכם?
השאירו פרטים ונחזור אליכם עם מידע על המועד הקרוב, המתכונת ואפשרויות ההכשרה לצוותים.