Zohaib Munir
Miembro desde 2020
Liga de Bronce
1600 puntos
Miembro desde 2020
Esta es la segunda de dos Quests de labs prácticos que provienen de los ejercicios del libro Data Science on Google Cloud Platform de Valliappa Lakshmanan, publicado por O'Reilly Media, Inc. En esta segunda Quest, que abarca desde el capítulo 9 hasta el final del libro, ampliará las habilidades practicadas en la primera Quest y ejecutará trabajos completos de aprendizaje automático con herramientas de última generación y conjuntos de datos del mundo real, todo mediante el uso de las herramientas y los servicios de Google Cloud Platform.
¿Macrodatos, aprendizaje automático y datos científicos? Parece la combinación perfecta. En esta Quest de nivel avanzado, obtendrá experiencia práctica en servicios de GCP como BigQuery, Managed Service for Apache Spark y Tensorflow, aplicándolos a casos prácticos en los que se usan conjuntos de datos científicos de la vida real. Mediante la adquisición de experiencia en tareas como el análisis de datos de terremotos y la agregación de imágenes satelitales, Scientific Data Processing lo ayudará a expandir sus habilidades en macrodatos y aprendizaje automático para que pueda solucionar problemas propios relacionados con un amplio espectro de disciplinas científicas.
Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. 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 this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.
Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.
¿Desea convertir sus datos de marketing en estadísticas y compilar paneles? Reúna todos sus datos en un solo lugar para lograr un análisis a gran escala y poder compilar modelos. Aprenda a consultar sus datos y utilice BigQuery para obtener información repetible, escalable y valiosa. BigQuery es la base de datos estadísticos de Google de bajo costo, NoOps y completamente administrada. Con BigQuery, puede consultar muchos terabytes de datos sin tener que administrar infraestructuras y sin necesitar un administrador de base de datos. BigQuery usa SQL y puede aprovechar el modelo de prepago. BigQuery le permite enfocarse en el análisis de datos para buscar estadísticas valiosas.
No es ningún secreto que el aprendizaje automático es uno de los campos de mayor crecimiento en el ámbito de la tecnología, y Google Cloud desempeñó un papel decisivo para impulsar su desarrollo. Con su gran cantidad de APIs, GCP cuenta con una herramienta para casi cualquier trabajo de aprendizaje automático. En este curso introductorio, obtendrás experiencia práctica con el aprendizaje automático a medida que se aplica al procesamiento del lenguaje en labs que te permitirán extraer entidades de un texto, realizar análisis sintácticos y de opiniones, y usar la API de Speech-to-Text para la transcripción.