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DIE GRUNDLAGEN VON GOOGLE CLOUD FOR BIG DATA & MACHINE LEARNING

Ehe Sie mit Google Cloud Platform (GCP) arbeiten können, benötigen Sie die richtigen Kenntnisse und Fähigkeiten. Sie benötigen nur dieses eintägige Grundlagentraining, um mit Big Data und Machine Learning mit GCP anzufangen.

Der Kurs umfasst eine Mischung aus Präsentationen, Demos und praktischen Übungen, mit denen Sie die Big Data und Machine Learning Fähigkeiten von Google Cloud Platform (GCP) kennenlernen. Sie lernen wie Sie Big Data im großen Stil für Analytics und Machine Learning verarbeiten. Sie lernen die Grundlagen zur Gestaltung neuer Modelle für maschinelles Lernen kennen und erfahren, wie sie Streaming Data Pipelines und Dashboards gestalten.

Clients we've helped

What you'll learn

Perfect for Developers, sysadmins, and Solution Architects

  • The value of Google Cloud Platform for Big Data & Machine Learning
  • How to process Big Data at scale for analytics
  • How to leverage GCP service for Machine Learning
  • How to create streaming data pipelines and dashboards

The schedule

Program

Vorstellung von Google Cloud Platform

  • Grundlagen von Google Platform im Überblick
  • Google Cloud Platform Big Data Products

Grundlagen zu Computing and Speicherung

  • CPUs on demand (Compute Engine)
  • Ein globales Datensystem (Cloud Storage)
  • CloudShell
  • Praxisübung: Eine Ingest-Transform-Publish Data Processing Pipeline erstellen

Datenanalyse in der Cloud

  • Die Schritte zur Cloud
  • Cloud SQL: Ihre SQL Datenbank in der Cloud
  • Praxisübung: Daten in CloudSQL importieren und Queries ausführen
  • Spark on Dataproc
  • Praxisübung: Machine Learning Empfehlungen mit Spark on Dataproc

Datenanalyse skalieren

  • Schneller Direktzugriff
  • Datalab
  • BigQuery
  • Praxisübung: Datensätze für Machine Learning erstellen

Machine Learning

  • Machine Learning mit TensorFlow
  • Praxisübung: ML mit TensorFlow ausführen
  • Vorgefertigte Modelle für häufige Bedürfnisse
  • Praxisübung: ML APIs einsetzen

Architekturen zur Datenverarbeitung

  • Nachrichtenorientierte Architekturen mit Pub/Sub
  • Pipelines mit Dataflow erstellen
  • Referenz-Architektur für Datenverarbeitung in Echtzeit und Batches

Zusammenfassung

  • Warum GCP?
  • Und wie geht es weiter?
  • Zusätzliche Ressourcen
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Daniel van der Ende

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Course: Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning Kurs

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