This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Google Cloud Training
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4.7
(16,121 avis)
niveau Débutant
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Planning flexible
Env. 9 heures
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Ce que vous apprendrez
Identify the data-to-AI lifecycle on Google Cloud and the major products of big data and machine learning.
Design streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub and dDesign streaming pipelines with Dataflow and Pub/Sub.
Identify different options to build machine learning solutions on Google Cloud.
Describe a machine learning workflow and the key steps with Vertex AI and build a machine learning pipeline using AutoML.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Bigquery
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Cloud Computing
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 7 modules dans ce cours
This section welcomes learners to the Big Data and Machine Learning Fundamentals course, and provides an overview of the course structure and goals.
Inclus
2 vidéos
This section explores the key components of Google Cloud's infrastructure. It's here that we introduce many of the big data and machine learning products and services that support the data-to AI lifecycle on Google Cloud.
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10 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
This section introduces Google Cloud's solution to managing streaming data. It examines an end-to-end pipeline, including data ingestion with Pub/Sub, data processing with Dataflow, and data visualization with Looker and Looker Studio.
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9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
This section introduces learners to BigQuery, Google's fully-managed, serverless data warehouse. It also explores BigQuery ML, and the processes and key commands that are used to build custom machine learning models.
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9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
This section explores four different options to build machine learning models on Google Cloud. It also introduces Vertex AI, Google's unified platform for building and managing the lifecycle of ML projects.
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8 vidéos1 lecture1 devoir
This section focuses on the three key phases--data preparation, model training, and model preparation--of the machine learning workflow in Vertex AI. Learners get the opportunity to practice building a machine learning model with AutoML.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
This section reviews the topics covered in the course, and provides additional resources for further learning.
Inclus
1 vidéo
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.7 (2,777 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Machine Learning
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Felipe M.
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Foire Aux Questions
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:
- Google account (Google is currently blocked in China)
- Credit card or bank account
- Terms of service
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
More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/
For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
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