En este curso, aprenderás sobre los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático de Google Cloud involucrados en el ciclo de vida de datos a IA. También explorarás los procesos, los desafíos y los beneficios de crear una canalización de macrodatos y modelos de aprendizaje automático con Vertex AI en Google Cloud.
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals en Español
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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(698 avis)
Ce que vous apprendrez
Identificar el ciclo de vida de datos a IA en Google Cloud y los productos principales de macrodatos y aprendizaje automático
Diseñar canalizaciones de transmisión con Dataflow y Pub/Sub
Analizar macrodatos a gran escala con BigQuery
Identificar diferentes opciones para crear soluciones de aprendizaje automático en Google Cloud
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Big Data
- Catégorie : Bigquery
- Catégorie : Machine Learning
- Catégorie : Google Cloud Platform
Détails à connaître
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5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 7 modules dans ce cours
En esta sección, se da la bienvenida al curso Big Data and Machine Learning Fundamentals y se proporciona una descripción general de la estructura y los objetivos del curso.
Inclus
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En esta sección, se exploran los componentes clave de la infraestructura de Google Cloud. Además, se presentan muchos de los productos y servicios de macrodatos y aprendizaje automático involucrados en el ciclo de vida de datos a IA en Google Cloud.
Inclus
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En esta sección, se presenta la solución de Google Cloud para administrar datos de transmisión. Además, se examina una canalización de extremo a extremo, lo que incluye la transferencia de datos con Pub/Sub, el procesamiento de datos con Dataflow y la visualización de datos con Looker y Looker Studio.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
En esta sección, los estudiantes aprenderán sobre BigQuery, el almacén de datos sin servidores completamente administrado de Google. También explorarán BigQuery ML, así como los comandos clave y los procesos utilizados para crear modelos personalizados de aprendizaje automático.
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9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
En esta sección, se exploran las cuatro opciones diferentes para crear modelos de aprendizaje automático en Google Cloud. También se presenta Vertex AI, la plataforma unificada de Google para crear y administrar el ciclo de vida de los proyectos de AA.
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8 vidéos1 lecture1 devoir
Esta sección se enfoca en las tres fases clave del flujo de trabajo de aprendizaje automático en Vertex AI: preparación de datos, entrenamiento del modelo y preparación del modelo. Los alumnos tendrán la oportunidad de practicar la creación de un modelo de aprendizaje automático con AutoML.
Inclus
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En esta sección, se revisan los temas que se abordaron en el curso y se proporcionan recursos adicionales para un mayor aprendizaje.
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Foire Aux Questions
Para inscribirse en este curso, los participantes deben tener aproximadamente un (1) año de experiencia en uno o más de los siguientes:• Un lenguaje de consultas común, como SQL• Actividades de extracción, transformación y carga• Modelado de datos• Aprendizaje automático o estadísticas• Programación en Python
A fin de ser apto para la prueba gratuita, necesitará lo siguiente:- Una cuenta de Google (en la actualidad, Google está bloqueado en China)- Una tarjeta de crédito o una cuenta bancaria- Aceptar las Condiciones del servicioNota: Existe un problema conocido en ciertos países de la UE que impide que las personas puedan registrarse. Sin embargo, si ve un posible beneficio económico, puede registrarse en la prueba gratuita como “empresa”. Más información en https://support.google.com/cloud/answer/6090602Encontrará más Preguntas frecuentes sobre la prueba gratuita de Google Cloud Platform aquí: https://cloud.google.com/free-trial/Para obtener más información sobre cómo funciona la prueba gratuita, visite la página de documentación aquí: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
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