이 과정에서는 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 Google Cloud 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스를 소개합니다. Google Cloud에서 Vertex AI를 사용하여 빅데이터 파이프라인 및 머신러닝 모델을 빌드하는 프로세스, 문제점 및 이점을 살펴봅니다.
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 한국어
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 한국어
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 10 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Google Cloud의 데이터-AI 수명 주기와 주요 빅데이터 및 머신러닝 제품 알아보기
Dataflow 및 Pub/Sub로 스트리밍 파이프라인 설계하기
BigQuery로 대규모 빅데이터 분석하기
Google Cloud에서 머신러닝 솔루션을 빌드하는 여러 옵션 알아보기
Wichtige Details
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Unterrichtet in Koreanisch
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
이 섹션에서는 빅데이터 및 머신러닝 기초 과정을 시작하는 학습자를 환영하고 과정 구조와 목표를 살펴봅니다.
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2 Videos1 Lektüre
이 섹션에서는 Google Cloud 인프라의 주요 구성요소를 살펴봅니다. Google Cloud의 데이터-AI 수명 주기를 지원하는 빅데이터 및 머신러닝 제품과 서비스도 소개합니다.
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이 섹션에서는 스트리밍 데이터 관리를 위한 Google Cloud 솔루션을 소개합니다. Pub/Sub을 사용한 데이터 수집, Dataflow를 사용한 데이터 처리, Looker 및 데이터 스튜디오를 사용한 데이터 시각화를 포함하는 엔드 투 엔드 파이프라인을 살펴봅니다.
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이 섹션에서는 Google Cloud에서 머신러닝 모델을 빌드하는 네 가지 옵션을 알아봅니다. ML 프로젝트를 빌드하고 수명 주기를 관리하는 Google의 통합 플랫폼인 Vertex AI도 소개합니다.
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
이 섹션에서는 Vertex AI의 3가지 주요 머신러닝 워크플로 단계(데이터 준비, 모델 학습, 모델 준비)를 살펴봅니다. 학습자는 AutoML을 사용하여 머신러닝 모델을 빌드하는 연습을 해 봅니다.
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Felipe M.
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Häufig gestellte Fragen
Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:
• A common query language such as SQL
• Extract, transform, load activities
• Data modeling
• Machine learning and/or statistics
• Programming in Python
To be eligible for the free trial, you will need:
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Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602
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