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.
Google CloudÜber diesen Kurs
349,722 kürzliche Aufrufe
Karriereergebnisse der Lernenden
41%
nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf
40%
ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Russisch, Englisch, Spanisch
Was Sie lernen werden
Processing big data at scale for analytics and machine learning
Fundamentals of building new machine learning models
Creating streaming data pipelines and dashboards
Kompetenzen, die Sie erwerben
TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing
Karriereergebnisse der Lernenden
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Stufe „Mittel“
Ca. 12 Stunden zum Abschließen
Englisch
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von
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.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
3 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 78 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
13 Videos
Introduction to Google Cloud Platform3m
Compute Power for Analytic and ML Workloads9m
Demo: Creating a VM on Compute Engine13m
Elastic Storage with Google Cloud Storage6m
Build on Google's Global Network3m
Security: On-premise vs Cloud-native2m
Evolution of Google Cloud Big Data Tools5m
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3m
Choosing the right approach5m
What you can do with Google Cloud Platform3m
Activity: Explore real customer solution architectures7m
Key roles in a data-driven organization6m
2 Lektüren
Google Cloud Public Datasets program10m
Module Resources10m
1 praktische Übung
Module Review5m
2 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 50 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
8 Videos
Introduction to machine learning5m
Challenge: ML for recommending housing rentals8m
Approach: Move from on-premise to Google Cloud Platform9m
Demo: From zero to an Apache Spark job in 10 minutes or less6m
Challenge: Utilizing and tuning on-premise clusters6m
Move storage off-cluster with Google Cloud Storage4m
Lab Intro2m
1 Lektüre
Module Resources5m
1 praktische Übung
Module Review15m
3 Stunden zum Abschließen
Predict Visitor Purchases Using 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 Stunden zum Abschließen
13 Videos (Gesamt 74 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
13 Videos
Demo: Query 2 billion lines of Github code in less than 30 seconds11m
BigQuery: Fast SQL Engine4m
Demo: Exploring bike share data with SQL11m
Data quality4m
BigQuery managed storage5m
Insights from geographic data2m
Demo: Analyzing lightning strikes with BigQuery GIS7m
Choosing a ML model type for structured data4m
Predicting customer lifetime value5m
BigQueryML: Create models with SQL3m
Phases in ML model lifecycle2m
BigQuery ML: key features walkthrough5m
2 Lektüren
Lab Intro10m
Module Resources10m
1 praktische Übung
Module Review4m
2 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 31 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
8 Videos
Message-oriented architectures with Cloud Pub/Sub6m
Designing streaming pipelines with Apache Beam3m
Implementing streaming pipelines on Cloud Dataflow3m
Visualizing insights with Data Studio3m
Creating charts with Data Studio2m
Demo: Data Studio walkthrough7m
Lab Intro1m
1 Lektüre
Module Resources10m
1 praktische Übung
Module Review30m
2 Stunden zum Abschließen
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 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 55 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
10 Videos
How does ML on unstructured data work?3m
Demo: ML built into Google Photos1m
Comparing approaches to ML2m
Demo: Using ML building blocks7m
Using pre-built AI to create a chatbot4m
Customizing Pre-built models with AutoML7m
Lab Intro22
Building a Custom Model1m
Demo: Text classification done three ways21m
2 Lektüren
Additional resources to build custom models10m
Module Resources10m
1 praktische Übung
Module Review
5 Minuten zum Abschließen
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 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 5 min)
1 Video
Bewertungen
Top-Bewertungen von GOOGLE CLOUD PLATFORM BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS
von VS2. März 2019
Overall a good curated course to help understand the GCP offerings and high level architecture of how their offerings fit in the current landscape. Easy to follow along as this was fundamental course.
von AD23. Sep. 2019
This course really helped me in understanding exactly 'How the Big data and Machine learning can be used in Cloud' and 'The ease to use it'. Thank you for summing all the fundamentals in this course.
von MM13. Nov. 2019
In general - great course with a good introduction to GCP tools and platform. Some of the materials might need to get updated though as it seems they are a bit behind the new version of the platform.
von RT6. Mai 2020
It is a fun journey to explore the Big Data and ML resource in GCP. And even cooler is you don't need work for a big company or own lots of resource to get your hands dirty to support your learning!
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
- Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
- Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse des Zertifikats und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie lediglich den Inhalt des Kurses lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
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/
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..
