Конвейеры анализа данных и машинного обучения в GCP

В современном мире, где все основывается на данных, традиционных аналитических инструментов уже недостаточно, чтобы оставаться конкурентоспособными. Интегрируя машинное обучение непосредственно в конвейеры облачных данных, вы можете получать предсказуемые данные, которые приносят реальную пользу бизнесу. В этом текстовом курсе вы узнаете основные понятия, связанные с интеллектуальной аналитикой и искусственным интеллектом в GCP. Вы пройдете путь от понимания основных принципов работы облачного хранилища данных до разработки автоматизированных конвейеров, использующих встроенные модели машинного обучения для расширенных прогнозов. Что вы узнаете: основные понятия об облачных данных, включая озера данных и хранилища данных; создание масштабируемых конвейеров данных на GCP с помощью таких инструментов, как BigQuery; применение моделей машинного обучения непосредственно в SQL-запросах с помощьй BigQuerys ML; изучение современных возможностей искусственного интеллекта на GPC, включающих Vertex AI и базовая генеративная интеграция ИИ; Разработка автоматизированных рабочих процессов для очистки, преобразования и анализа больших наборов данных; Практика оценки производительности модели и развертывания предсказуемых сведений на бизнес-табло. Вы начнете с основных терминов и основ облачной архитектуры, а затем пройдете пошаговый процесс проектирования конвейера и интеграции модели. Письменный формат позволяет изучать подробные примеры SQL и архитектуры в своем темпе. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, новичков в облаке и начинающих инженеров данных. Не требуется предыдущий опыт работы с GCP или машинным обучением. Начните создавать более умные, основанные на искусственном интеллекте конвейеры данных в облаке уже сегодня.