In diesem Kurs werden die Google Cloud-Produkte und -Services für Big Data und maschinelles Lernen vorgestellt, die den Lebenszyklus von Daten zu KI unterstützen. Es werden die Prozesse, Herausforderungen und Vorteile beim Aufbau einer Big Data-Pipeline und von Modellen für maschinelles Lernen mit Vertex AI auf Google Cloud erkundet.
Google Cloud Big Data und Grundlagen des maschinellen Lernens
Google Cloud Big Data und Grundlagen des maschinellen Lernens
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6
(16,174 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Identifizieren Sie den Lebenszyklus von Daten zu KI in der Google Cloud und die wichtigsten Produkte für Big Data und maschinelles Lernen.
Entwurf von Streaming-Pipelines mit Dataflow und Pub/Sub und dDesign von Streaming-Pipelines mit Dataflow und Pub/Sub.
Identifizieren Sie verschiedene Optionen zur Erstellung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud.
Beschreiben Sie einen Workflow für maschinelles Lernen und die wichtigsten Schritte mit Vertex AI und erstellen Sie eine Pipeline für maschinelles Lernen mit AutoML.
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Dieser Abschnitt heißt die Teilnehmer des Kurses Big Data and Machine Learning Fundamentals willkommen und bietet einen Überblick über die Struktur und die Ziele des Kurses.
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2 Videos
In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Komponenten der Infrastruktur von Google Cloud vorgestellt. Hier stellen wir viele der Produkte und Services für Big Data und maschinelles Lernen vor, die den Lebenszyklus von Daten zu KI in Google Cloud unterstützen.
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Abschnitt wird die Lösung von Google Cloud für die Verwaltung von Streaming-Daten vorgestellt. Es wird eine End-to-End-Pipeline untersucht, einschließlich der Dateneingabe mit Pub/Sub, der Datenverarbeitung mit Dataflow und der Datenvisualisierung mit Looker und Looker Studio.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Abschnitt lernen Sie BigQuery kennen, das vollständig verwaltete, serverlose Data Warehouse von Google. Außerdem werden BigQuery ML und die Prozesse und Schlüsselbefehle vorgestellt, die zur Erstellung benutzerdefinierter Modelle für maschinelles Lernen verwendet werden.
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Abschnitt werden vier verschiedene Optionen für die Erstellung von Machine Learning-Modellen in der Google Cloud vorgestellt. Außerdem wird Vertex AI vorgestellt, die einheitliche Plattform von Google zur Erstellung und Verwaltung des Lebenszyklus von ML-Projekten.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die drei Hauptphasen - Datenvorbereitung, Modelltraining und Modellvorbereitung - des maschinellen Lernprozesses in Vertex AI. Die Lernenden haben die Möglichkeit, die Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen mit AutoML zu üben.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
Dieser Abschnitt gibt einen Überblick über die im Kurs behandelten Themen und bietet zusätzliche Ressourcen für das weitere Lernen.
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1 Video
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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AP
5
Geprüft am 6. Nov. 2020
Thank you so much for gave this chance. I'm so happy with learning here. And it's more important learning this for me. Very clearly and cool course. Lerned more things. Thank you very much again.
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5
Geprüft am 24. Sep. 2019
This course really helped me in understanding exactly 'How the Big data and Machine learning can be used in Cloud' and 'The ease to use it'. Thank you for summing all the fundamentals in this course.
MP
5
Geprüft am 7. Juni 2017
I highly recommend this course for an overview of what tools and services are provided by Google Cloud Platform that can be used for your web app hosting needs, big data, and machine learning.
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Häufig gestellte Fragen
Vor der Anmeldung zu diesem Kurs sollten die Teilnehmer ungefähr ein (1) Jahr Erfahrung mit einem oder mehreren der folgenden Punkte haben:
- Eine gängige Abfragesprache wie SQL
- Extrahieren, Transformieren, Laden
- Datenmodellierung
- Maschinelles Lernen und/oder Statistik
- Programmierung in Python
Um die kostenlose Testversion nutzen zu können, benötigen Sie:
- Google-Konto (Google ist derzeit in China gesperrt)
- Kreditkarte oder Bankkonto
- Allgemeine Geschäftsbedingungen
Hinweis: Es gibt ein bekanntes Problem mit bestimmten EU-Ländern, in denen sich Privatpersonen nicht anmelden können. Sie können sich jedoch als "Unternehmen" anmelden und beabsichtigen, einen potenziellen wirtschaftlichen Nutzen aus der Testphase zu ziehen. Weitere Einzelheiten unter: https://support.google.com/cloud/answer/6090602
Weitere FAQs zur kostenlosen Testversion von Google Cloud Platform finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/
Weitere Einzelheiten zur Funktionsweise der kostenlosen Testversion finden Sie auf unserer Dokumentationsseite: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
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