This 2-week accelerated on-demand course introduces participants to the Big Data and Machine Learning capabilities of Google Cloud Platform (GCP). It provides a quick overview of the Google Cloud Platform and a deeper dive of the data processing capabilities.
от партнера
Google CloudОб этом курсе
Недавно просмотрено: 633,741
Карьерные результаты учащихся
45%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
43%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 12 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Чему вы научитесь
Processing big data at scale for analytics and machine learning
Fundamentals of building new machine learning models
Creating streaming data pipelines and dashboards
Приобретаемые навыки
TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing
Карьерные результаты учащихся
45%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
43%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 12 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Introduction to the Data and Machine Learning on Google Cloud Platform Specialization .
Welcome to the Big Data and Machine Learning fundamentals on GCP course. Here you will learn the basics of how the course is structured and the four main big data challenges you will solve for.
3 ч. на завершение
13 видео ((всего 78 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Introduction to Google Cloud Platform3мин
Compute Power for Analytic and ML Workloads9мин
Demo: Creating a VM on Compute Engine13мин
Elastic Storage with Google Cloud Storage5мин
Build on Google's Global Network3мин
Security: On-premise vs Cloud-native2мин
Evolution of Google Cloud Big Data Tools5мин
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3мин
Choosing the right approach5мин
What you can do with Google Cloud Platform3мин
Activity: Explore real customer solution architectures7мин
Key roles in a data-driven organization6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Google Cloud Public Datasets program10мин
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review5мин
2 ч. на завершение
Recommending Products using Cloud SQL and Spark
In this module you will have an existing Apache SparkML recommendation model that is running on-premise. You will learn about recommendation models and how you can run them in the cloud with Cloud Dataproc and Cloud SQL.
2 ч. на завершение
8 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Introduction to machine learning5мин
Challenge: ML for recommending housing rentals8мин
Approach: Move from on-premise to Google Cloud Platform9мин
Demo: From zero to an Apache Spark job in 10 minutes or less6мин
Challenge: Utilizing and tuning on-premise clusters6мин
Move storage off-cluster with Google Cloud Storage4мин
Lab Intro2мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module Resources5мин
1 практическое упражнение
Module Review15мин
3 ч. на завершение
Predict Visitor Purchases with BigQuery ML
In this module, you will learn the foundations of BigQuery and big data analysis at scale. You will then learn how to build your own custom machine learning model to predict visitor purchases using just SQL with BigQuery ML.
3 ч. на завершение
13 видео ((всего 74 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Demo: Query 2 billion lines of Github code in less than 30 seconds11мин
BigQuery: Fast SQL Engine4мин
Demo: Exploring bike share data with SQL11мин
Data quality4мин
BigQuery managed storage5мин
Insights from geographic data2мин
Demo: Analyzing lightning strikes with BigQuery GIS7мин
Choosing a ML model type for structured data4мин
Predicting customer lifetime value5мин
BigQueryML: Create models with SQL3мин
Phases in ML model lifecycle2мин
BigQuery ML: key features walkthrough5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Lab Intro10мин
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review4мин
2 ч. на завершение
Create Streaming Data Pipelines with Cloud Pub/sub and Cloud Dataflow
In this module you will engineer and build an auto-scaling streaming data pipeline to ingest, process, and visualize data on a dashboard. Before you build your pipeline you'll learn the foundations of message-oriented architecture and pitfalls to avoid when designing and implementing modern data pipelines.
2 ч. на завершение
8 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Message-oriented architectures with Cloud Pub/Sub6мин
Designing streaming pipelines with Apache Beam3мин
Implementing streaming pipelines on Cloud Dataflow3мин
Visualizing insights with Data Studio3мин
Creating charts with Data Studio2мин
Demo: Data Studio walkthrough7мин
Lab Intro1мин
1 материал для самостоятельного изучения
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review4мин
2 ч. на завершение
Classify Images with Pre-Built Models using Vision API and Cloud AutoML
Don't want to create a custom ML model from scratch? Learn how to leverage and extend pre-built ML models like the Vision API and Cloud AutoML for image classification.
2 ч. на завершение
10 видео ((всего 55 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
How does ML on unstructured data work?3мин
Demo: ML built into Google Photos1мин
Comparing approaches to ML2мин
Demo: Using ML building blocks7мин
Using pre-built AI to create a chatbot4мин
Customizing Pre-built models with AutoML7мин
Lab Intro22
Building a Custom Model1мин
Demo: Text classification done three ways21мин
2 материала для самостоятельного изучения
Additional resources to build custom models10мин
Module Resources10мин
1 практическое упражнение
Module Review
5 минуты на завершение
Summary
In this final module, we will review the key challenges, solutions, and topics covered as part of this fundamentals course. We will also review additional resources and the steps you can take to get certified as a Google Cloud Data Engineer.
5 минуты на завершение
1 видео ((всего 5 мин.))
1 видео
Course Summary4мин
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в сертификации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Are there prerequisites for this course?
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
Am I eligible for the Google Cloud Platform free trial?
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/
What if I have already used up my Google Cloud Platform free trial?
If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.
How does the free trial work?
View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/
Is this course similar to CPB100?
Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB100.
Does this course relate to the Google Certified Professional Data Engineer certification?
The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/
What is a Google certification?
Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
