Основы облачной обработки данных и машинного обучения

В мире, движимом данными, способность обрабатывать и анализировать огромные массивы данных в больших масштабах является критически важным навыком для современных специалистов в области технологий. Этот курс предоставляет всестороннее введение в создание надежных архитектур данных и рабочих процессов машинного обучения с использованием сервисов облачной платформы. Вы перейдете от понимания базовых концепций облачных вычислений к проектированию сквозных конвейеров, обрабатывающих как пакетные, так и потоковые данные. К концу курса вы сможете управлять жизненным циклом данных от сбора до анализа и прогнозного моделирования. Что вы узнаете: - Понимание базовой архитектуры облачных сервисов хранения и обработки данных - Создание масштабируемых конвейеров обработки данных для пакетной и потоковой обработки в реальном времени с использованием Dataflow - Эффективный анализ больших наборов данных с помощью BigQuery, используя современные шаблоны SQL - Применение принципов машинного обучения для разработки и развертывания моделей с помощью Vertex AI - Настройка автоматизированных рабочих процессов обработки данных для обеспечения надежной и согласованной доставки - Практика методов визуализации данных для эффективной передачи результатов Учебная программа начинается с базовой облачной терминологии и основ хранения данных, а затем переходит к практическим приложениям, таким как потоковая обработка и оркестрация моделей. Вы изучите подробные технические объяснения и примеры кода, разработанные для имитации реальных сценариев обработки данных. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся облачными технологиями и наукой о данных. Для начала не требуется предварительный опыт работы с обработкой данных или машинным обучением. Начните закладывать основу для своей работы в области облачной обработки данных уже сегодня.