Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals NEW!! 2022
Lo que aprenderás
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Contenido del Curso
Semana 1
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después de inscribirte
- le damos la bienvenida (6:26)
- Introducción a Google Cloud Platform (3:53)
- Potencia de procesamiento para cargas de trabajo de estadísticas y de AA (10:59)
- Demostración Cómo crear una VM en Compute Engine (14:37)
- Almacenamiento elástico con Google Cloud Storage (5:49)
- Compilación en la red global de Google (3:26)
- Seguridad local frente a nativa de la nube (3:13)
- Evolución de las herramientas de macrodatos de Google Cloud (5:36)
- Cómo elegir el enfoque correcto (6:24)
- Lo que puede hacer con Google Cloud Platform (4:08)
- Actividad Explore arquitecturas de soluciones de clientes reales (7:09)
- Funciones clave en una organización basada en los datos (7:56)
- Explore un conjunto de datos públicos de BigQuery (8:36)
Semana 2
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- Cómo las empresas usan los sistemas de recomendación Machine Learning (6:12)
- Introducción al aprendizaje automático (6:10)
- Desafío AA para recomendar alquileres de viviendas (8:32)
- Enfoque Migre de un entorno local a Google Cloud Platform (10:34)
- Demostración Cree un trabajo de Apache Spark en 10 minutos (7:39)
- Desafío Cómo utilizar y ajustar los clústeres locales (6:26)
- Lleve el almacenamiento fuera del cluster con Google Cloud (4:57)
- Introduccion al lab (2:20)
- parte 1 (5:34)
- parte 2 (8:47)
- parte 3 (6:56)
Semana 3
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- Introducción a BigQuery (7:47)
- Use BigQuery en Google Cloud Console (9:15)
- BigQuery Motor SQL rápido (5:37)
- Demostración Cómo explorar datos del uso compartido de bicicletas (14:02)
- Calidad de los datos (6:18)
- Almacenamiento administrado de BigQuery (6:57)
- Cómo elegir un tipo de modelo de AA para datos estructurado (6:27)
- Cómo predecir el valor del ciclo de vida del cliente (6:34)
- BigQuery ML Cree modelos con SQL (4:52)
- Etapas en el ciclo de vida de los modelos de AA (3:19)
- BigQuery ML Explicación de las funciones principales (6:35)
- Lab Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML pt1 (14:46)
- Lab Prediga las compras de visitantes con BigQuery ML pt2 (5:12)
Semana 4
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- Arquitecturas orientadas a los mensajes con Cloud PubSub (7:32)
- Cómo crear gráficos con Data Studio (3:21)
- Cómo diseñar canalizaciones de transmisión con Apache Beam (4:50)
- Cómo implementar canalizaciones de transmisión en Cloud DataFlow (4:09)
- Cómo visualizar estadísticas con Data Studio (4:27)
- Desafíos modernos para la canalización de datos (3:54)
Semana 5
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después de inscribirte
- Cómo comparar enfoques para el AA (3:41)
- Cómo compilar un modelo personalizado (1:41)
- Cómo personalizar modelos previamente compilados con AutoML (4:49)
- Cómo usar una IA previamente compilada para crear un chatbot (6:28)
- Demostración AA integrado en Google Fotos (1:36)
- Demostración Cómo usar las piezas fundamentales del AA (8:19)
- ¿Cómo funciona el AA con datos no estructurados (3:59)
- ¿En qué casos usan el AA no estructurado las empresas (5:25)