Phân tích dữ liệu và đường ống học máy trên GCP

Trong thế giới dẫn dắt bởi dữ liệu ngày nay, phân tích truyền thống không còn đủ để duy trì cạnh tranh. Bằng cách tích hợp học máy trực tiếp vào các đường ống dữ liệu đám mây của bạn, bạn có thể khám phá những hiểu biết dự đoán thúc đẩy giá trị kinh doanh thực sự. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi của phân tích thông minh và AI trên GCP. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu cơ bản về lưu trữ dữ liệu đám mây đến thiết kế các đường ống tự động sử dụng mô hình học máy tích hợp cho các dự đoán tiên tiến. Bạn sẽ học được: Hiểu các khái niệm dữ liệu đám mây cơ bản, bao gồm hồ dữ kiện, kho dữ phẩm, và các quy trình ELT hiện đại; Tạo các đường ống dữ lượng có thể mở rộng trên GCP bằng cách sử dụng các công cụ phân tích cốt lõi như BigQuery; Ứng dụng các mô hình học máy trực tiếp trong các truy vấn SQL của bạn bằng cách dùng BigQuerys ML; Tìm hiểu các khả năng AI hiện đại trên G CP, bao hàm Vertex AI và tích hợp AI sinh sản cơ bản; Thiết kế các luồng công việc tự động để làm sạch, chuyển đổi và phân tích các tập dữ liệu lớn; Thực hành đánh giá hiệu suất mô hình và triển khai kiến thức dự đoán cho bảng điều khiển kinh doanh. Bạn sẽ bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và kiến trúc đám mây cơ bản trước khi chuyển bước qua bước qua thiết kế đường ống và tích hợp mô hình. Phương thức viết cho phép bạn nghiên cứu chi tiết SQL và các ví dụ kiến trúc theo tốc độ của riêng bạn. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu, người mới bắt tay vào đám mây, và các kỹ sư dữ kiện tham vọng muốn học AI dựa trên đám mờ. Không cần kinh nghiệm trước với GCP hoặc học máy. Bắt đầu xây dựng các đường ống dữ liệu AI thông minh hơn trên đám mây ngay hôm nay.