Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

Este curso de un día de duración dirigido por un instructor introduce a los participantes en las grandes capacidades de datos de Google Cloud. Mediante una combinación de presentaciones, demostraciones y laboratorios prácticos, los participantes obtienen una visión general de la plataforma Google Cloud y una visión detallada de las capacidades de procesamiento de datos y aprendizaje de la máquina. Este curso muestra la facilidad, flexibilidad y potencia de las grandes soluciones de datos en Google Cloud.

Objetivos

Este curso enseña a los participantes las siguientes habilidades:

Identificar el propósito y el valor de los productos clave de Big Data y Machine Learning en la plataforma Google Cloud.
Utilice Cloud SQL y Cloud Dataproc para migrar las cargas de trabajo existentes de MySQL y Hadoop/Pig/Spark/Hive a Google Cloud.
Emplea BigQuery y Cloud Datalab para llevar a cabo análisis de datos interactivos.
Entrene y utilice una red neuronal utilizando TensorFlow.
Emplear APIs de ML.
Elija entre los diferentes productos de procesamiento de datos de la plataforma Google Cloud.

Cloud computing

Disponible en formato e-learning

Disponible en formato presencial

Disponible en formato a distancia

Acceso al campus

Subvención disponible
A través de Fundae, cumpliendo requisitos.

Duración
5 horas

  • Dificultad 50% 50%
  • Nivel alcanzado 80% 80%

Dirigido a

Esta clase está destinada a lo siguiente:

Analistas de datos, científicos de datos, analistas de negocio que se inician con Google Cloud.
Personas responsables del diseño de tuberías y arquitecturas para el procesamiento de datos, la creación y mantenimiento de modelos estadísticos y de aprendizaje de máquinas, la consulta de conjuntos de datos, la visualización de los resultados de la consulta y la creación de informes.
Ejecutivos y responsables de TI que evalúan Google Cloud para su uso por parte de científicos de datos

Conocimientos requeridos

To get the most out of this course, participants should have

Basic knowledge of the most common query language, such as SQL.
Experience in data modeling, extraction, transformation, loading activities.
Application development using a common programming language such as Python
Familiarity with machine learning and/or statistics.

Temario

Module 1: Introducing the Google Cloud.

Overview of the Google platform fundamentals.
Important data products of the Google Cloud.

Module 2: Computing and Storage Fundamentals

CPUs on demand (Compute Engine).
A global file system (Cloud Storage)
CloudShell.
Lab: Configuring an Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.

Module 3: Data analysis in the cloud

Steps to the cloud.
Cloud SQL: your SQL database in the cloud.
Lab: Importing data into CloudSQL and executing queries
Spark in Dataproc.
Lab: Recommendations for learning machines with sparks in Dataproc.
Module 4: Scaling data analysis

Quick random access.
Datalab.
BigQuery.
Lab: Build a machine learning data set.

Module 5: Machine Learning

Automatic learning with TensorFlow.
Lab: Performing ML with TensorFlow
Pre-built models for common needs.
Lab: Using ML APIs.

Module 6: Data processing architectures

Message-oriented architectures with Pub/Sub
Creation of pipes with Dataflow.
Reference architecture for real time and batch data processing.

Module 7: Summary

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