Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning

• Modul 1: Einführung in die Google Cloud Platform
• Modul 2: Grundlagen von Compute und Storage
• Modul 3: Datenanalyse in der Cloud
• Modul 4: Skalierung der Datenanalyse
• Modul 5: Maschinelles Lernen
• Modul 6: Architekturen der Datenverarbeitung
• Modul 7: Zusammenfassung

Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen:

• Zweck und Wert der wichtigsten Produkte zu Big Data und maschinellem Lernen in der Google Cloud Platform erkennen
• Vorhandene MySQL- und Hadoop-/Pig-/Spark-/Hive-Arbeitslasten mit Cloud SQL und Cloud Dataproc auf die Google Cloud Platform migrieren
• Interaktive Datenanalysen mit BigQuery und Cloud Datalab ausführen
• Ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow trainieren und verwenden
• ML-APIs verwenden
• Zwischen verschiedenen Produkten für die Datenverarbeitung auf der Google Cloud Platform auswählen

Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer folgende Voraussetzungen erfüllen:

• Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL
• Erfahrung mit Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten
• Entwicklung von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python
• Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik

Dieser Kurs richtet sich an folgende Zielgruppen:

• Datenanalysten, Data Scientists und Business-Analysten, die mit der Google Cloud Platform noch nicht vertraut sind
• Personen, die Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen, Modelle für das maschinelle Lernen und statistische Modelle erstellen und verwalten, Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen
• Führungskräfte und IT-Entscheidungsträger, die die Google Cloud Platform zur Verwendung durch Data Scientists evaluieren