Çevrimiçi kurs – Google Cloud’da veri mühendisliği, büyük veri ve makine öğrenimi alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

Google Cloud platformunda veri mühendisliği. Büyük veritabanlarını ve makine öğrenimini kullanarak veri mühendisliğinde profesyonel gelişim.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today
Çevrimiçi kurs - Google Cloud'da veri mühendisliği, büyük veri ve makine öğrenimi alanında 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 platformunda veri işleme sistemleri tasarlayın ve oluşturun
  • Cloud Dataproc’ta Spark ve AA API ile yapılandırılmamış verilerden yararlanın
  • Cloud Dataflow’da otomatik olarak uyarlanabilen bir veri hattı uygulamasını kullanarak verileri toplu ve akış halinde işleyin
  • Google BigQuery’nin yardımıyla büyük verilerden iş istatistikleri oluşturun
  • Tensorflow ve Cloud ML ile makine öğrenimi modellerini kullanarak eğitim verin, değerlendirin ve tahmin edin
  • Akış verilerinden anında istatistikler oluşturun

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri işleme sistemleri geliştiricisi
  • veri analisti
  • Veri Mühendisi
  • Veri hattı geliştiricisi
  • Google Bulut uzmanı
  • Makine öğrenimi geliştiricisi
  • Veri alanında proje yöneticisi
  • iş analisti
  • Yapay zeka geliştiricisi
  • BigQuery uzmanı

Staj – beş dersten oluşan bir kurs serisi

Katılımcıların Google Cloud platformunda veri işleme sistemlerinin tasarımı ve montajı konusunda pratik eğitim aldığı, beş hafta süren hızlandırılmış bir çevrimiçi staj. Sunumlar, gösterimler ve uygulamalı laboratuvarların bir kombinasyonu aracılığıyla katılımcılar, veri işleme sistemlerini nasıl tasarlayacaklarını, veri hatlarını sıfırdan nasıl oluşturacaklarını, verileri nasıl analiz edeceklerini ve makine öğrenimi işlevlerini nasıl gerçekleştireceklerini öğrenecekler.

Öğrenilen beceriler:

  • Google Cloud platformunda veri işleme sistemleri tasarlayın ve oluşturun
  • Cloud Dataproc’ta Spark ve AA API ile yapılandırılmamış verilerden yararlanın
  • Cloud Dataflow’da otomatik olarak uyarlanabilen bir veri hattı uygulaması kullanarak verileri toplu ve akış halinde işleyin
  • Google BigQuery’nin yardımıyla büyük verilerden iş istatistikleri oluşturun
  • Tensorflow ve Cloud ML ile makine öğrenimi modellerini kullanarak eğitim verin, değerlendirin ve tahmin yapın
  • Akış verilerinden anında istatistikler oluşturun

Bu kurs, büyük ölçekli veri değişikliklerini yönetmekten sorumlu deneyimli geliştiriciler için tasarlanmıştır.

>> Bu staja kaydolmak, şu adreste bulunan SSS’lerde ayrıntılı olarak açıklandığı gibi Qwiklabs hizmet şartlarını kabul ettiğiniz anlamına gelir: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<

Pratik bir öğrenme projesi

Bu uzmanlık pratik laboratuvarları içerir. Bir Google hesabınızın olması (bir Gmail hesabı kullanabilirsiniz) ve bir Google Cloud Platform ücretsiz deneme hesabına kaydolmanız gerekir. Ücretsiz deneme, hangisi önce gelirse, 12 ay veya 300 ABD doları tutarında krediyle sınırlıdır. Bu nedenle stajımızın dört hafta içerisinde tamamlanması planlanmaktadır.

Bu pratik unsurlar, kaydedilen dersler sırasında edineceğiniz becerileri uygulamanıza olanak sağlayacaktır. Projelerde Google BigQuery gibi kod çalışmalarında kullanılan ve tanımlanan konular yer alacak. Ayrıca tüm modüllerde açıklanan terimlerle pratik deneyim kazanacaksınız.

Details of the courses that make up the specialization

Google Cloud’un büyük veritabanı ve makine öğrenimi

Kurs 1: 8 saat

4,7 (698 değerlendirme)

  • Google Cloud’daki yapay zeka süreçlerindeki veri yaşam döngüsünü anlayın.
  • Dataflow ve Pub/Sub ile veri işlem hatları tasarlayın.
  • BigQuery ile büyük verileri geniş ölçekte analiz edin.
  • Google Cloud’da makine öğrenimi çözümleri oluşturmaya yönelik farklı seçenekleri öğrenin.

Kurs 2: Veri göllerini ve veri ambarlarını GCP ile yükseltme – 8 saat

4,8 (93 değerlendirme)

  • Veri gölleri ve veri ambarlarını birbirinden ayırın.
  • Tüm depolama türlerinin kullanım örneklerini keşfedin.
  • Veri mühendisinin rolünü analiz edin.
  • Veri mühendisliğinin neden bulut ortamında yapılması gerektiğini inceleyin.

Kurs 3: GCP’de veri ardışık düzenleri oluşturma – 17 saat

4,6 (44 derecelendirme)

  • Farklı veri yükleme yöntemlerini kullanın: EL, ELT ve ETL.
  • Hadoop’u Dataproc’ta çalıştırın.
  • Dataflow ile veri işleme işlem hatlarınızı oluşturun.
  • Data Fusion ve Cloud Composer ile veri işlem hatlarını yönetin.

Kurs 4: GCP’de dirençli akış analizi sistemleri oluşturma – 10 saat

4,8 (35 derecelendirme)

  • Gerçek zamanlı akış analizine yönelik kullanım örneklerini yorumlayın.
  • Veri olaylarını Pub/Sub ile yönetin.
  • Akış işlem hatlarını yazın ve dönüşümleri gerçekleştirin.
  • Dataflow, BigQuery ve Pub/Sub arasında iş birliği yapın.

Kurs 5: GCP’de akıllı analiz, makine öğrenimi ve yapay zeka – 6 saat

4,8 (41 değerlendirme)

  • AI, IA ve makine öğrenimi arasındaki farkı ayırt edin.
  • Yapay zeka API’lerinin yapılandırılmamış veriler üzerinde kullanımını analiz edin.
  • BigQuery komutlarını not defterlerinden çalıştırın.
  • BigQuery’de SQL sözdizimiyle yapay zeka modelleri oluşturun.

kazanacağınız beceriler

  • Kategori: Büyük Veri
  • Kategori: BigQuery
  • Kategori: Makine Öğrenimi
  • Kategori: Google Bulut Platformu

İlgili ürünler