이 강좌에 대하여

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완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8시간 필요
독일어
자막: 독일어, 영어
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6분 필요

Einführung

완료하는 데 6분 필요
2개 동영상 (총 6분)
2개의 동영상
Einstieg in die Google Cloud Platform und in Qwiklabs4m
완료하는 데 1시간 필요

Einführung in Analysen und KI

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 18분)
4개의 동영상
Maschinelles Lernen und KI3m
Optionen für ML auf der Google Cloud Platform1m
Spiel: Wiederholung zentraler ML-Konzepte5m
1개 연습문제
Einführung in Analysen und KI30m
완료하는 데 1시간 필요

APIs mit vorgefertigten ML-Modellen für unstrukturierte Daten

완료하는 데 1시간 필요
3개 동영상 (총 9분)
3개의 동영상
ML-APIs zur Anreicherung von Daten4m
Lab-Einführung: Mit der Natural Language API nicht strukturierten Text klassifizieren47
1개 연습문제
APIs mit vorgefertigten ML-Modellen für unstrukturierte Daten4m
완료하는 데 2시간 필요

Big-Data-Analysen mit Cloud AI Platform Notebooks

완료하는 데 2시간 필요
3개 동영상 (총 7분)
3개의 동영상
Die Magie von BigQuery und seine Verbindung zu Pandas1m
Lab-Einführung: BigQuery in JupyterLab in AI Platform28
1개 연습문제
Big-Data-Analysen mit Cloud AI Platform Notebooks30m
2

2

완료하는 데 1시간 필요

Benutzerdefinierte ML-Modelle anwenden

완료하는 데 1시간 필요
6개 동영상 (총 14분)
6개의 동영상
Benutzerdefinierte ML-Verfahren auf der GCP5m
Kubeflow4m
AI Hub1m
Lab-Einführung: KI-Modelle auf Kubeflow ausführen11
Zusammenfassung23
1개 연습문제
Benutzerdefinierte ML-Modelle anwenden4m
완료하는 데 2시간 필요

Benutzerdefinierte Modelle mit SQL in BigQuery ML erstellen

완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 15분)
6개의 동영상
Klassifzierungs-, Regressions- und Empfehlungsmodelle5m
Unüberwachtes ML mit Clustering-Modellen2m
Lab-Einführung: Dauer der Fahrradausleihe mit einem Regressionsmodell in BQML vorhersagen19
Lab-Einführung: Filmempfehlungen in BigQuery ML16
Zusammenfassung15
1개 연습문제
Benutzerdefinierte Modelle mit SQL in BigQuery ML erstellen4m
완료하는 데 1시간 필요

Benutzerdefinierte Modelle mit Cloud AutoML erstellen

완료하는 데 1시간 필요
4개 동영상 (총 26분)
4개의 동영상
AutoML Vision2m
AutoML NLP3m
AutoML Tables7m
1개 연습문제
Benutzerdefinierte Modelle mit Cloud AutoML erstellen4m
완료하는 데 3분 필요

Zusammenfassung

완료하는 데 3분 필요
1개 동영상 (총 3분)
1개의 동영상

Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch 특화 과정 정보

Dieser fünfwöchige Onlinevertiefungskurs bietet eine praktische Einführung zum Entwerfen und Erstellen von Datenverarbeitungssystemen auf der Google Cloud. In Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs entwickeln die Teilnehmer Datenverarbeitungssysteme, erstellen End-to-End-Datenpipelines, analysieren Daten und üben maschinelles Lernen. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: • Datenverarbeitungssysteme auf der Google Cloud entwickeln • Unstrukturierte Daten mit Spark und ML-APIs auf Cloud Dataproc verwenden • Batch- und Streaming-Daten durch die Implementierung von Autoscaling-Datenpipelines auf Cloud Dataflow verarbeiten • Mit Google BigQuery Geschäftsinformationen aus extrem großen Datasets ableiten • Modelle des maschinellen Lernens mit TensorFlow und Cloud ML trainieren, auswerten und damit Vorhersagen treffen • Sofortige Statistiken aus Streaming-Daten ermöglichen • Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Entwickler, die für die Verwaltung von Big Data-Transformationen verantwortlich sind, zum Beispiel: • Daten extrahieren, laden, transformieren, bereinigen und validieren • Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung entwerfen • Modelle des maschinellen Lernens und der Statistik erstellen und warten • Datasets abfragen, Abfrageergebnisse visualisieren und Berichte erstellen > Mit Ihrer Teilnahme an dieser Spezialisierung stimmen Sie den Nutzungsbedingungen von Qwiklabs zu: https://qwiklabs.com/terms_of_service <...
Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud auf Deutsch

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