GCPBD - Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals

Thời lượng: 1,0 ngày
Trainocate Vietnam - Google Cloud Partner cung cấp khoá học bắt đầu bằng phần tổng quan nhanh về Google Cloud và sau đó tìm hiểu sâu hơn về các khả năng xử lý dữ liệu của Google Cloud.

• Làm quen với Google Cloud Platform thông qua lộ trình học Google Cloud
• Xác định mục đích và giá trị của các sản phẩm Dữ liệu lớn và Máy học chính trong Google Cloud.
• Sử dụng Cloud SQL và Dataproc để di chuyển khối lượng công việc MySQL và Hadoop/Pig/Spark/Hive hiện có sang Google Cloud.
• Sử dụng BigQuery và Cloud SQL để thực hiện phân tích dữ liệu tương tác.
• Lựa chọn giữa các sản phẩm xử lý dữ liệu khác nhau trong Google Cloud.
• Tạo mô hình ML với BigQuery ML, ML API và AutoML.

Mô-đun 1: Giới thiệu về Google Cloud Platform

• Tổng quan về Google Platform Fundamentals.
• Sản phẩm Big Data của Google Cloud Platform.
• Phòng thí nghiệm: Đăng ký Google Cloud Platform.

Mô-đun 2: Nguyên tắc cơ bản về tính toán và lưu trữ

• CPU theo yêu cầu (Compute Engine).
• Hệ thống tệp toàn cầu (Cloud Storage).
• Cloud Shell.
• Phòng thí nghiệm: Thiết lập đường ống xử lý dữ liệu Ingest-Transform-Publish.

Mô-đun 3: Phân tích dữ liệu trên đám mây

• Bước đệm lên đám mây.
• Cloud SQL: cơ sở dữ liệu SQL của bạn trên đám mây.
• Phòng thí nghiệm: Nhập dữ liệu vào CloudSQL và chạy truy vấn.
• Spark trên Dataproc.
• Phòng thí nghiệm: Khuyến nghị về học máy với Spark trên Dataproc.

Mô-đun 4: Phân tích dữ liệu mở rộng

• Truy cập ngẫu nhiên nhanh.
• Datalab.
• BigQuery.
• Phòng thí nghiệm: Xây dựng bộ dữ liệu học máy.

Mô-đun 5: Học máy

• Học máy với TensorFlow.
• Phòng thí nghiệm: Thực hiện ML với TensorFlow.
• Các mô hình dựng sẵn cho các nhu cầu chung.
• Phòng thí nghiệm: Sử dụng API ML.

Mô-đun 6: Kiến trúc xử lý dữ liệu

• Kiến trúc hướng tin nhắn với Pub/Sub.
• Tạo đường ống với Dataflow.
• Kiến trúc tham chiếu cho xử lý dữ liệu theo thời gian thực và theo lô.

Mô-đun 7: Tóm tắt

• Tại sao lại là GCP?.
• Đi đâu từ đây.
• Các nguồn tài nguyên bổ sung

• Các nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh đang bắt đầu sử dụng Google Cloud.
• Các cá nhân chịu trách nhiệm thiết kế đường ống và kiến ​​trúc để xử lý dữ liệu, tạo và duy trì mô hình học máy và thống kê, truy vấn tập dữ liệu, trực quan hóa kết quả truy vấn và tạo báo cáo.
• Các giám đốc điều hành và người ra quyết định về CNTT đang đánh giá Google Cloud để các nhà khoa học dữ liệu sử dụng.

Khoảng một năm kinh nghiệm với một hoặc những kỹ năng sau đây:

• Một ngôn ngữ truy vấn phổ biến như SQL.
• Trích xuất, chuyển đổi và tải các hoạt động.
• Mô hình hóa dữ liệu.
• Học máy và/hoặc thống kê.
• Lập trình bằng Python.

Khóa học này không đi kèm đến bất kỳ chứng nhận nào.

Hãy liên hệ qua Fanpage Trainocate Vietnam để nhận thêm thông tin thi chứng chỉ Google Cloud.

Tìm hiểu thêm về các khóa học Google Cloud tại Trainocate Vietnam nhé!