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

Инжиниринг данных на платформе Google Cloud. Профессиональное развитие в области инженерии данных с использованием больших баз данных и машинного обучения.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Онлайн-курс — сертифицированная профессиональная специализация в области инженерии данных, больших данных и машинного обучения в 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 создавайте системы обработки данных на платформе Google Cloud
  • Используйте неструктурированные данные с помощью Spark и API AA в Cloud Dataproc.
  • Обрабатывайте данные пакетно и в потоке с помощью автоадаптивного приложения конвейера данных в Cloud Dataflow.
  • Генерируйте бизнес-статистику на основе огромных данных с помощью Google BigQuery.
  • Обучайте, оценивайте и прогнозируйте с помощью моделей машинного обучения с помощью Tensorflow и Cloud ML.
  • Генерируйте мгновенную статистику из потоковых данных

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Разработчик систем обработки данных
  • аналитик данных
  • Инженер данных
  • Разработчик конвейера данных
  • эксперт по Google Cloud
  • Разработчик машинного обучения
  • Менеджер проектов в области данных
  • бизнес-аналитик
  • Разработчик искусственного интеллекта
  • Эксперт BigQuery

Стажировка — курс из пяти курсов.

Ускоренная онлайн-стажировка продолжительностью пять недель, в ходе которой участники проходят практическое обучение проектированию и сборке систем обработки данных на платформе Google Cloud. Благодаря сочетанию презентаций, демонстраций и практических занятий участники узнают, как проектировать системы обработки данных, собирать конвейеры данных с нуля, анализировать данные и выполнять функции машинного обучения.

Полученные навыки:

  • Проектируйте и создавайте системы обработки данных на платформе Google Cloud
  • Используйте неструктурированные данные с помощью Spark и API AA в Cloud Dataproc.
  • Обрабатывайте данные пакетно и в потоке с помощью автоадаптивного приложения конвейера данных в Cloud Dataflow.
  • Генерируйте бизнес-статистику на основе огромных данных с помощью Google BigQuery.
  • Обучайте, оценивайте и прогнозируйте с помощью моделей машинного обучения с помощью Tensorflow и Cloud ML.
  • Генерируйте мгновенную статистику из потоковых данных

Этот курс предназначен для опытных разработчиков, отвечающих за управление крупномасштабными изменениями данных.

>> Регистрация на стажировку означает согласие с условиями обслуживания Qwiklabs, как подробно описано в разделе «Часто задаваемые вопросы», доступном здесь: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<

Практический учебный проект

Эта специализация включает в себя практические лаборатории. У вас должна быть учетная запись Google (вы можете использовать учетную запись Gmail) и зарегистрировать бесплатную пробную учетную запись Google Cloud Platform. Бесплатная пробная версия ограничена 12 месяцами или 300 долларами США на балансе, в зависимости от того, что наступит раньше. Поэтому наша стажировка рассчитана на четыре недели.

Эти практические элементы позволят вам применить навыки, которые вы приобретете во время записанных уроков. Проекты будут включать такие темы, как Google BigQuery, которые используются и определяются в коде. Кроме того, вы получите практический опыт работы с терминами, объясненными во всех модулях.

Details of the courses that make up the specialization

Большая база данных Google Cloud и машинное обучение

Курс 1: 8 часов

4,7 (698 оценок)

  • Понимание жизненного цикла данных в процессах искусственного интеллекта в Google Cloud.
  • Создавайте конвейеры данных с помощью Dataflow и Pub/Sub.
  • Анализируйте большие данные в любом масштабе с помощью BigQuery.
  • Познакомьтесь с различными вариантами создания решений машинного обучения в Google Cloud.

Курс 2: Обновление озер и хранилищ данных с помощью GCP – 8 часов

4,8 (93 оценки)

  • Различайте озера данных и хранилища данных.
  • Изучите варианты использования всех типов хранилищ.
  • Проанализируйте роль инженера данных.
  • Узнайте, почему инжиниринг данных следует выполнять в облачной среде.

Курс 3: Создание конвейеров данных в GCP – 17 часов

4,6 (44 рейтинга)

  • Используйте различные методы загрузки данных: EL, ELT и ETL.
  • Запустите Hadoop в Dataproc.
  • Создайте конвейеры обработки данных с помощью Dataflow.
  • Управляйте конвейерами данных с помощью Data Fusion и Cloud Composer.

Курс 4: Построение систем анализа устойчивых потоков в GCP – 10 часов

4,8 (35 оценок)

  • Интерпретация вариантов использования потоковой аналитики в реальном времени.
  • Управляйте событиями данных с помощью Pub/Sub.
  • Напишите потоковые конвейеры и выполните преобразования.
  • Совместная работа между Dataflow, BigQuery и Pub/Sub.

Курс 5: Умная аналитика, машинное обучение и искусственный интеллект на GCP – 6 часов

4,8 (41 оценка)

  • Различают ИИ, IA и машинное обучение.
  • Анализируйте использование AI API в неструктурированных данных.
  • Запускайте команды BigQuery из блокнотов.
  • Создавайте модели ИИ с помощью синтаксиса SQL в BigQuery.

навыки, которые вы приобретете

  • Категория: Большие данные
  • Категория: BigQuery
  • Категория: Машинное обучение
  • Категория: Облачная платформа Google

Похожие