Google Cloud Fundamentals: Big Data and Machine Learning (GCF-BDM)

Программа курса

Модуль 1: Введение в Google Cloud Platform

  • Обзор основ Google Platform
  • Технологии и сервисы Google Cloud Platform
  • Сценарии использования
  • Лабораторная работа 1: Подключение к Google Cloud Platform

Модуль 2: Compute и Storage

  • CPU (Compute Engine)
  • Файловая система (Cloud Storage)
  • CloudShell
  • Лабораторная работа 2: Установка Ingest-Transform-Publish

Модуль 3: Аналитика данных в облаке

  • Шаг за шагом к облаку
  • CloudSQL: Ваша SQL база данных в облаке
  • Лабораторная работа 3: Импорт данных в CloudSQL, запуск запросов
  • Spark в Dataproc
  • Лабораторная работа 4: Рекомендации для машинного обучения с использованием SparkML

Модуль 4: Scaling Data Analysis

  • Fast random access
  • Datalab
  • BigQuery
  • Лабораторная работа 5: Построение dataset для машинного обучения
  • Machine Learning с использованием TensorFlow
  • Лабораторная работа 6: Использование и обучение нейросети
  • Модели построения комплексной системы
  • Лабораторная работа 7: Использование ML API

Модуль 5: Data Processing Architectures

  • Message-oriented архитектуры с Pub/Sub
  • Dataflow
  • Шаблонные архитектуры для обработки данных в режиме реального времени

Модуль 6: Подведение итогов

  • Почему именно GCP
  • Куда двинуться дальше после этого курса
  • Дополнительные ресурсы