Çevrimiçi kurs – Google Cloud Büyük Veri ve ML’de sertifikalı profesyonel uzmanlık

Google platformunda veri mühendisliği. Veri mühendisliğinde kariyerinizi geliştirin.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google Cloud Büyük Veri ve ML'de sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

Orta seviye

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Google Cloud Platform’da veri işleme sistemleri tasarlayın ve geliştirin
  • Cloud Dataproc’taki Spark ve makine öğrenimi API’leriyle yapılandırılmamış verilerden yararlanın
  • Cloud Dataflow’da otomatik veri ardışık düzenlerini kullanarak verileri şirket içinde veya gerçek zamanlı olarak işleyin
  • Google BigQuery ile çok büyük verilerden iş analizleri alın
  • TensorFlow ve Cloud ML ile makine öğrenimi modellerini kullanarak eğitim verin, değerlendirin ve tahminlerde bulunun
  • Akış verilerinden anında içgörüler alın

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri işleme sistemleri geliştiricisi
  • veri analisti
  • Veri hattı geliştiricisi
  • Google Bulut Platformu uzmanı
  • Büyük veri analisti
  • Makine öğrenimi modelleri geliştirir
  • Kıvılcım uzmanı
  • Bulut Dataproc uzmanı
  • Bulut Veri Akışı uzmanı
  • Akış veri analizörü
  • Büyük veri geliştiricisi

Staj – 5 oturumluk bir kurs serisi

Bu çevrimiçi staj kursu beş hafta sürer ve Google Cloud’da veri işleme sistemlerinin nasıl tasarlanıp geliştirileceğini uygulamalı olarak gösterir. Bir dizi sunum, gösteri ve uygulamalı atölye çalışmaları aracılığıyla katılımcılar, veri işleme sistemleri tasarlamayı, uçtan uca veri hatları oluşturmayı, verileri analiz etmeyi ve hesaplamalı öğrenme alanındaki görevleri gerçekleştirmeyi öğrenirler.

Derste kazanılan beceriler:

  • Google Cloud Platform’da veri işleme sistemleri tasarlayın ve geliştirin
  • Cloud Dataproc’taki Spark ve makine öğrenimi API’leriyle yapılandırılmamış verilerden yararlanın
  • Cloud Dataflow’da otomatik veri ardışık düzenlerini kullanarak verileri şirket içinde veya gerçek zamanlı olarak işleyin
  • Google BigQuery’yi kullanarak çok büyük verilerden iş analizleri alın
  • TensorFlow ve Cloud ML ile makine öğrenimi modelleriyle eğitim verin, değerlendirin ve tahminlerde bulunun
  • Akış verilerinden anında içgörüler alın

Bu kurs, büyük verinin dönüşümüyle ilgilenen deneyimli geliştiricilere yöneliktir.

Bu staja kaydolarak SSS sayfasında görünen ve şu adreste bulunan Qwiklabs kullanım koşullarını kabul etmiş olursunuz: https://qwiklabs.com/terms_of_service

Pratik bir öğrenme projesi

Bu uzmanlık pratik atölye çalışmalarını içerir. Kaydolmak için bir Google hesabınızın olması (Gmail hesabı yeterlidir) ve Google Cloud Platform’da ücretsiz deneme hesabı oluşturmanız gerekir. Ücretsiz deneme 12 aylık kullanımla veya 300$’a kadar krediyle (hangisi önce gelirse) sınırlıdır. Bu nedenle stajı dört haftada bitirebileceğiniz şekilde tasarladık.

Atölyeler, video kurslarında öğrendiklerinizi uygulamanıza olanak tanır. Projeler, Codelabs’te kullanılan ve tanımlanan Google BigQuery gibi araçlara odaklanıyor. Bu şekilde modüllerde açıklanan kavramlarda pratik deneyim geliştireceksiniz.

Details of the courses that make up the specialization

Google Cloud Büyük Veri ve Makine Öğreniminin Temelleri

Kurs 1

10 saat

4,3 (42 derecelendirme)

ne öğreneceksin

  • Google bulutundaki veri yaşam döngüsünü ve önemli büyük veri ile makine öğrenimi ürünlerinin neye benzediğini anlayın
  • Dataflow ve Pub/Sub ile sahada veri işlemeye yönelik işlem hatları oluşturun
  • BigQuery ile büyük verileri geniş ölçekte analiz edin
  • Google’ın bulutunda makine öğrenimi çözümleri oluşturmaya yönelik farklı seçenekleri belirleyin

Veri havuzlarını ve veri ambarlarını GCP ile yükseltme

Kurs 2 – 8 saat

ne öğreneceksin

  • Veri havuzları ve veri ambarları arasındaki farkı anlayın
  • Farklı depolama türlerinin kullanımına ilişkin örneklerin yanı sıra Google Cloud’daki havuzlar ve veri ambarlarına yönelik çözümleri incelemek
  • Veri mühendislerinin rolünü ve başarılı bir veri hattının iş operasyonlarına sağladığı faydaları anlayın
  • Bulut ortamında veri mühendisliği gerçekleştirmenin neden önemli olduğunu anlayın

Google’ın bulutundaki verileri işlemek için ardışık düzenler oluşturma

Kurs 3 – 17 saat

ne öğreneceksin

  • Farklı veri yükleme yöntemlerini (EL, ELT ve ETL) keşfedin ve her birinin ne zaman kullanılacağını belirleyin.
  • Hadoop’u Dataproc’ta çalıştırın, bulut depolama hizmetlerini kullanın ve Dataproc işlerini optimize edin.
  • Dataflow’u kullanarak veri işleme ardışık düzenleri oluşturun.
  • Data Fusion ve Cloud Composer ile veri işlem hatlarını yönetin.

Google’ın bulutunda olağanüstü sürekli analiz sistemleri oluşturma

Kurs 4 – 11 saat

ne öğreneceksin

  • Gerçek zamanlı veri analizi kullanım senaryolarını yorumlayın
  • Pub/Sub eşzamansız mesajlaşma hizmetini kullanarak veri olaylarını yönetin
  • Veri akışı ardışık düzenlerini yazın ve gerektiğinde dönüşümleri gerçekleştirin.
  • Gerçek zamanlı akışlar ve analizler için Dataflow, BigQuery ve Pub/Sub kullanımını tamamlayın

Google’ın bulutunda akıllı analizler, makine öğrenimi ve yapay zeka

Kurs 5 – 8 saat

ne öğreneceksin

  • Makine öğrenimi, yapay zeka ve derin öğrenme arasındaki farkları anlayın
  • Yapılandırılmamış veriler üzerinde ML API’nin kullanımını tartışın.
  • BigQuery komutlarını not defterlerinden çalıştırın.
  • BigQuery’de SQL söz dizimini kullanarak makine öğrenimi modelleri oluşturun.

İlgili ürünler