Giriş düzeyindeki Google Cloud'da Makine Öğrenimi API'leri İçin Veri Hazırlama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: Dataprep by Trifacta ile veri temizleme, Dataflow'da veri ardışık düzenleri çalıştırma, Dataproc'ta küme oluşturma ve Apache Spark işleri çalıştırma ve makine öğrenimi API'lerini (Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API ve Video Intelligence API dahil olmak üzere) çağırma. Beceri rozeti, Google Cloud ürün ve hizmetlerindeki uzmanlık düzeyiniz karşılığında Google Cloud tarafından verilen özel bir dijital rozettir. Bilgilerinizi, etkileşimli ve uygulamalı bir ortamda kullanma becerinizi test eder. Ağınızla paylaşabileceğiniz bir beceri rozeti kazanmak için bu beceri rozeti kursunu ve son değerlendirme niteliğindeki yarışma laboratuvarını tamamlayın.
Complete the intermediate Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML skill badge to demonstrate skills in the following: building data transformation pipelines to BigQuery using Dataprep by Trifacta; using Cloud Storage, Dataflow, and BigQuery to build extract, transform, and load (ETL) workflows; and building machine learning models using BigQuery ML. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge course, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.
Büyük veri, makine öğrenimi ve yapay zeka bilişim alanında günümüzün popüler konularıdır. Ancak bu alanlar yüksek uzmanlık gerektirir ve giriş seviyesi eğitim materyalleri zor bulunur. Neyse ki Google Cloud, bu alanlarda kullanıcı dostu hizmetler sunuyor ve bu giriş seviyesi kurs sayesinde Big Query, Cloud Speech API ve Video Intelligence gibi araçlarla ilk adımlarınızı atmanıza imkan tanıyor.
Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.
In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
The two key components of any data pipeline are data lakes and warehouses. This course highlights use-cases for each type of storage and dives into the available data lake and warehouse solutions on Google Cloud in technical detail. Also, this course describes the role of a data engineer, the benefits of a successful data pipeline to business operations, and examines why data engineering should be done in a cloud environment. This is the first course of the Data Engineering on Google Cloud series. After completing this course, enroll in the Building Batch Data Pipelines on Google Cloud course.
Giriş düzeyindeki Compute Engine'de Yük Dengelemeyi Uygulama beceri rozetini tamamlayarak şu konulardaki becerilerinizi gösterin: gcloud komutları yazma ve Cloud Shell kullanma, Compute Engine'de sanal makineler oluşturma ve dağıtma, ağ ve HTTP yük dengeleyicileri yapılandırma. Beceri rozeti, Google Cloud ürün ve hizmetlerine ilişkin uzmanlık düzeyinizin tanınması amacıyla Google Cloud tarafından verilen özel bir rozettir. Bu rozet, bilginizi etkileşimli ve uygulamalı bir ortamda uygulama becerinizi test eder. Ağınızla paylaşabileceğiniz bir beceri rozeti kazanmak için bu beceri rozetini ve son değerlendirme niteliğindeki yarışma laboratuvarını tamamlayın.
This course introduces the Google Cloud big data and machine learning products and services that support the data-to-AI lifecycle. It explores the processes, challenges, and benefits of building a big data pipeline and machine learning models with Vertex AI on Google Cloud.