Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области больших данных и машинного обучения Google Cloud.

Инжиниринг данных на платформе Google. Развивайте свою карьеру в области разработки данных.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области больших данных и машинного обучения Google Cloud.

Professional Certificate

Средний уровень

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Проектируйте и разрабатывайте системы обработки данных на Google Cloud Platform.
  • Используйте неструктурированные данные с помощью Spark и API машинного обучения в Cloud Dataproc.
  • Обрабатывайте данные самостоятельно или в режиме реального времени с помощью автоматизированных конвейеров данных в Cloud Dataflow.
  • Получайте бизнес-аналитику из очень больших данных с помощью Google BigQuery.
  • Обучайте, оценивайте и делайте прогнозы с помощью моделей машинного обучения с помощью TensorFlow и Cloud ML.
  • Получайте мгновенную информацию из данных о потоках

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Разработчик систем обработки данных
  • аналитик данных
  • Разработчик конвейера данных
  • Эксперт Google Cloud Platform
  • Аналитик больших данных
  • Разрабатывает модели машинного обучения
  • Эксперт по искре
  • Эксперт по облачным данным
  • Эксперт по облачным потокам данных
  • Анализатор потоковых данных
  • Разработчик больших данных

Стажировка — курс из 5 занятий.

Этот онлайн-курс стажировки длится пять недель и на практике показывает, как проектировать и разрабатывать системы обработки данных в Google Cloud. Посредством серии презентаций, демонстраций и практических семинаров участники учатся проектировать системы обработки данных, создавать сквозные конвейеры данных, анализировать данные и выполнять задачи в области вычислительного обучения.

Навыки, приобретенные на курсе:

  • Проектируйте и разрабатывайте системы обработки данных на Google Cloud Platform.
  • Используйте неструктурированные данные с помощью Spark и API машинного обучения в Cloud Dataproc.
  • Обрабатывайте данные самостоятельно или в режиме реального времени с помощью автоматизированных конвейеров данных в Cloud Dataflow.
  • Получайте бизнес-аналитику из очень больших данных с помощью Google BigQuery.
  • Обучайте, оценивайте и делайте прогнозы, используя модели машинного обучения с TensorFlow и Cloud ML.
  • Получайте мгновенную информацию из данных о потоках

Этот курс предназначен для опытных разработчиков, занимающихся трансформацией больших данных.

Регистрируясь на эту стажировку, вы принимаете условия использования Qwiklabs, которые указаны на странице часто задаваемых вопросов и доступны по адресу: https://qwiklabs.com/terms_of_service.

Практический учебный проект

Эта специализация включает в себя практические занятия. Для регистрации вам необходимо иметь учетную запись Google (достаточно учетной записи Gmail) и создать бесплатную пробную учетную запись на Google Cloud Platform. Бесплатная пробная версия ограничена 12 месяцами использования или кредитом до 300 долларов США (в зависимости от того, что наступит раньше). Поэтому мы разработали стажировку так, чтобы вы могли пройти ее за четыре недели.

Семинары позволяют вам применить на практике то, чему вы научились на видеокурсах. В проектах основное внимание уделяется таким инструментам, как Google BigQuery, которые используются и определяются в Codelabs. Таким образом, вы приобретете практический опыт использования концепций, объясненных в модулях.

Details of the courses that make up the specialization

Google Cloud: большие данные и основы машинного обучения

Курс 1

10 часов

4,3 (42 оценки)

чему ты научишься

  • Понять жизненный цикл данных в облаке Google и понять, как выглядят ключевые продукты для больших данных и машинного обучения.
  • Создавайте конвейеры для обработки данных в полевых условиях с помощью Dataflow и Pub/Sub.
  • Анализируйте огромные данные в любом масштабе с помощью BigQuery
  • Определить различные варианты создания решений машинного обучения в облаке Google.

Обновление пулов данных и хранилищ данных с помощью GCP

Курс 2 — 8 часов

чему ты научишься

  • Понять разницу между пулами данных и хранилищами данных
  • Изучить кейсы по использованию разных типов хранилищ, а также решения для пулов и хранилищ данных в Google Cloud.
  • Понять роль инженеров данных и преимущества успешного конвейера данных для бизнес-операций.
  • Поймите, почему важно выполнять обработку данных в облачной среде.

Построение конвейеров обработки данных в облаке Google

Курс 3 — 17 часов

чему ты научишься

  • Изучите различные методы загрузки данных (EL, ELT и ETL) и определите, когда использовать каждый из них.
  • Запускайте Hadoop на Dataproc, используйте службы облачного хранения и оптимизируйте задания Dataproc.
  • Создайте конвейеры обработки данных с помощью Dataflow.
  • Управляйте конвейерами данных с помощью Data Fusion и Cloud Composer.

Создание выдающихся систем непрерывного анализа в облаке Google

Курс 4 — 11 часов

чему ты научишься

  • Интерпретация вариантов использования анализа данных в реальном времени
  • Управляйте событиями данных с помощью службы асинхронного обмена сообщениями Pub/Sub.
  • Напишите конвейеры потоков данных и выполняйте преобразования по мере необходимости.
  • Завершите использование Dataflow, BigQuery и Pub/Sub для потоков и анализа в реальном времени.

Умная аналитика, машинное обучение и искусственный интеллект в облаке Google

Курс 5 — 8 часов

чему ты научишься

  • Понять разницу между машинным обучением, искусственным интеллектом и глубоким обучением
  • Обсудите использование API ML для неструктурированных данных.
  • Запускайте команды BigQuery из блокнотов.
  • Создавайте модели машинного обучения, используя синтаксис SQL в BigQuery.

Похожие