Analityka danych i potoki uczenia maszynowego na GCP

W dzisiejszym świecie opartym na danych tradycyjne analizy nie wystarczają już, aby pozostać konkurencyjnym. Dzięki integracji uczenia maszynowego bezpośrednio z potokami danych w chmurze możesz uzyskać informacje predykcyjne, które przynoszą prawdziwą wartość biznesową. Ten kurs tekstowy przedstawia podstawowe pojęcia inteligentnej analityki i sztucznej inteligencji w GCP. Przejdziesz od zrozumienia podstawowego przechowywania danych w chmurze do projektowania zautomatyzowanych potoków, które wykorzystują wbudowane modele uczenia maszynowego do zaawansowanych prognoz. Co się nauczysz: zrozumiesz podstawowe pojęcia dotyczące danych w chmurze, w tym zbiory danych, hurtownie danych i nowoczesne procesy ELT; stworzysz skalowalne potoki danych na platformie GCP za pomocą podstawowych narzędzi analitycznych, takich jak BigQuery; zastosujesz modele uczenia maszynowego bezpośrednio w zapytaniach SQL za pomoca BigQuerysztuki maszynowej; poznasz nowoczesną sztuczną inteligencję na platformach GCP, włącznie z Vertex AI Zaprojektuj zautomatyzowane przepływy pracy w celu czyszczenia, przekształcania i analizy dużych zestawów danych; Ćwicz ocenę wydajności modelu i wdrażanie prognozowanych informacji na pulpitach biznesowych. Zaczniesz od podstawowej terminologii i podstaw architektury chmury, a następnie przejdziesz krok po kroku przez projektowanie potoków i integrację modeli. Format pisemny pozwala na studiowanie szczegółowych przykładów SQL i architektury we własnym tempie. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, nowicjuszy w chmurze i aspirujących inżynierów danych, którzy chcą nauczyć się sztucznej inteligencji opartej na chmurach. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z GCP lub uczeniem maszynowym. Zacznij budować inteligentniejsze potoki danych oparte na sztucznej inteligencji w chmurze już dziś.