Übersicht
Dieser Kurs bietet einen praxisorientierten Einstieg in Big Data und Machine Learning mit der Google Cloud Platform. Die Teilnehmer lernen, den Nutzen zentraler GCP-Produkte zu erkennen und bestehende MySQL- sowie Hadoop-/Spark-/Hive-Workloads erfolgreich in die Cloud zu migrieren. Sie setzen Tools wie BigQuery und Cloud Datalab zur Datenanalyse ein, trainieren neuronale Netzwerke mit TensorFlow und nutzen vorgefertigte ML-APIs. Der Kurs unterstützt zudem bei der Auswahl geeigneter Datenverarbeitungslösungen für unterschiedliche Anwendungsfälle.
Lernziele
- Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern folgende Fähigkeiten:
- Identifizieren Sie den Zweck und den Wert der wichtigsten Big Data und Machine Learning-Produkte in der Google Cloud Platform
- Verwenden Sie Cloud SQL und Cloud Dataproc, um vorhandene MySQL- und Hadoop / Pig / Spark / Hive-Workloads auf die Google Cloud Platform zu migrieren
- Setzen Sie BigQuery und Cloud Datalab ein, um interaktive Datenanalysen durchzuführen
- Trainieren und verwenden Sie ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow
- Verwenden Sie ML-APIs
- Wählen Sie zwischen verschiedenen Datenverarbeitungsprodukten auf der Google Cloud Platform
Hinweise
Dieses Seminar wird in Kooperation mit der TÜV Rheinland Akademie durchgeführt.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Datenanalysten, Data Scientists, Business Analysten, die erste Erfahrungen mit Google Cloud Platform sammeln wollen. Der Kurs ist außerdem geeignet für Personen, die für das Entwerfen von Pipelines und Architekturen für die Datenverarbeitung, das Erstellen und Verwalten von maschinellem Lernen und statistischen Modellen, das Abfragen von Datensätzen, das Visualisieren von Abfrageergebnissen und das Erstellen von Berichten verantwortlich sind. Auch für Führungskräfte und IT-Entscheidungsträger, die die Google Cloud Platform zur Verwendung durch Datenwissenschaftler evaluieren, können diesen Kurs besuchen.
Voraussetzungen
Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL verfügen, Erfahrung mit Datenmodellierung, Extrahieren, Transformieren, Laden von Aktivitäten besitzen. Sie sollten mit dem Entwickeln von Anwendungen mit einer Programmiersprache wie Python sowie mit maschinellem Lernen und/oder Statistik vertraut sein.
Inhalte
- Einführung in die Google Cloud Platform
- Compute- und Storage-Grundlagen
- Datenanalyse in der Cloud
- Scaling Datenanalyse
- Maschinelles Lernen
- Datenverarbeitungsarchitekturen
- Zusammenfassung
Termine
Bitte fragen Sie uns nach Terminen und Preisen.
