- Einführung in die Google Cloud Platform
- Compute- und Storage-Grundlagen
- Datenanalyse in der Cloud
- Scaling Datenanalyse
- Maschinelles Lernen
- Datenverarbeitungsarchitekturen
- Zusammenfassung
Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (GC-BDML) Schulung
Dieser eintägige Kurs führt dich in die Big Data-Funktionen der Google Cloud Platform ein.
Durch eine Kombination aus Präsentationen, Demos und praktischen Übungen erhalten die Teilnehmer einen Überblick über die Google Cloud-Plattform und eine detaillierte Übersicht über die Möglichkeiten der Datenverarbeitung und des maschinellen Lernens. Dieser Kurs zeigt die Leichtigkeit, Flexibilität und Leistungsfähigkeit von Big Data-Lösungen auf der Google Cloud Platform.
Dieser Kurs vermittelt dir folgende Fähigkeiten:
- Identifiziere den Zweck und den Wert der wichtigsten Big Data und Machine Learning-Produkte in der Google Cloud Platform.
- Verwende Cloud SQL und Cloud Dataproc, um vorhandene MySQL- und Hadoop / Pig / Spark / Hive-Workloads auf die Google Cloud Platform zu migrieren.
- Setze BigQuery und Cloud Datalab ein, um interaktive Datenanalysen durchzuführen.
- Trainiere und verwende ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow.
- Verwende ML-APIs.
- Wähle zwischen verschiedenen Datenverarbeitungsprodukten auf der Google Cloud Platform.
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Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists, Business Analysten, die erste Erfahrungen mit Google Cloud Platform sammeln wollen. Der Kurs ist außerdem geeignet für Personen, die für das Entwerfen von Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung, das Erstellen und Verwalten von maschinellem Lernen und statistischen Modellen, das Abfragen von Datensätzen, das Visualisieren von Abfrageergebnissen und das Erstellen von Berichten verantwortlich sind. Auch für Führungskräfte und IT-Entscheidungsträger, die die Google Cloud Platform zur Verwendung durch Datenwissenschaftler evaluieren, können diesen Kurs besuchen.
Voraussetzungen
Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL verfügen, Erfahrung mit Datenmodellierung, Extrahieren, Transformieren, Laden von Aktivitäten besitzen. Du solltest mit dem Entwickeln von Anwendungen mit einer Programmiersprache wie Python sowie mit maschinellem Lernen und/oder Statistik vertraut sein.
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