在线课程 – Google Cloud 上的数据工程、大数据和机器学习专业认证专业

Google Cloud 平台上的数据工程。使用大型数据库和机器学习的数据工程专业发展。

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在线课程 - Google Cloud 上的数据工程、大数据和机器学习专业认证专业

Professional Certificate

中档

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 在 Google Cloud 平台上设计和创建数据处理系统
  • 使用 Dataproc 中的 Spark 和 AA API 开发非结构化数据
  • 使用 Cloud Dataflow 中的自动匹配数据流水线应用程序以组和流的形式处理数据
  • 使用 Google BigQuery 从大数据中生成业务统计数据
  • 使用 Tensorflow 和 Cloud ML 的机器学习模型进行训练、评估和预测
  • 从流数据生成即时统计数据

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据处理系统开发人员
  • 数据分析师
  • 数据工程师
  • Data Pipeline 键
  • Google Cloud 专家
  • 机器学习密钥
  • 数据项目经理
  • 业务分析师
  • 开发人工智能
  • BigQuery 专家

专精 – 五门课程的系列课程

为期五周的快速在线实习，参与者将接受在 Google Cloud 平台上设计和组装数据处理系统的实践培训。通过演示、演示和动手实验相结合的方式，参与者将学习如何设计数据处理系统、从头开始组装数据管道、分析数据以及执行机器学习功能。

学到的技能：

  • 在 Google Cloud 平台上设计和创建数据处理系统
  • 使用 Dataproc 中的 Spark 和 AA API 开发非结构化数据
  • 使用 Cloud Dataflow 中的自动匹配数据流水线应用程序以组和流的形式处理数据
  • 使用 Google BigQuery 从大数据中生成业务统计数据
  • 使用 Tensorflow 和 Cloud ML 的机器学习模型进行训练、评估和预测
  • 从流数据生成即时统计数据

本课程专为负责管理大规模信息更改的经验丰富的开发人员而设计。

>>参加此实习即表示接受 Qwiklabs 的服务条款，详见常见问题解答，可在此处获得： https://qwiklabs.com/terms_of_service <<

实践学习项目

该专业包括实践实验室。您必须拥有 Google 帐户（您可以使用 Gmail 帐户）并注册 Google Cloud Platform 免费试用帐户。免费试用期限制为 12 个月或 300 USD 的信用额度，以先到者为准。因此，我们的实习设计为在四个星期内完成。

这些实践元素将使您能够应用在录制课程中获得的技能。项目将包括 Google BigQuery 等主题，这些主题在 Code Works 中使用和定义。此外，您还将获得所有模块中解释的术语的实践经验。

Details of the courses that make up the specialization

Google Cloud 大型数据库和机器学习

课程 1：8 小时

4.7 （698 评价）

  • 了解 Google Cloud 上 AI 流程中的数据生命周期。
  • 使用 Dataflow 和 Pub/Sub 设计数据管道。
  • 使用 BigQuery 大规模分析大数据。
  • 熟悉在 Google Cloud 上创建机器学习解决方案的不同选项。

课程 2：使用 GCP 升级数据湖和数据仓库 – 8 小时

4.8 （93 评价）

  • 区分数据湖和数据仓库。
  • 探索所有类型存储的使用案例。
  • 分析数据工程师的角色。
  • 检查为什么应该在云环境中执行数据工程。

课程 3：在 GCP 中创建数据管道 – 17 小时

4.6 （44 评价）

  • 通过不同的上传数据方法：EL、ELT 和 ETL。
  • 在 Dataproc 上运行 Hadoop。
  • 使用 Dataflow 构建您的数据处理管道。
  • 使用 Data Fusion 和 Cloud Composer 管理数据管道。

课程 4：在 GCP 中构建弹性电流分析系统 – 10 小时

4.8 （35 评价）

  • 解释实时流分析的使用案例。
  • 使用 Pub/Sub 管理数据事件。
  • 编写流管道并进行转换。
  • 在 Dataflow、BigQuery 和 Pub/Sub 之间进行协作。

课程 5：GCP 上的智能分析、机器学习和 AI – 6 小时

4.8 （41 评价）

  • 区分 AI、IA 和机器学习。
  • 分析 AI API 对非结构化数据的使用情况。
  • 从 Notebook 运行 BigQuery 命令。
  • 在 BigQuery 中使用 SQL 语法创建 AI 模型。

您将获得的技能

  • 类别： 大数据
  • 类别： BigQuery
  • 类别： 机器学习
  • 类别： Google Cloud Platform

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