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Scientific Data Processing

Advanced 6 Schritte 6 Stunden 30 Guthabenpunkte

Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with GCP services like Big Query, Dataproc, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.

Infrastructure Data Business Transformation Machine Learning

Voraussetzungen:

This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Einführung in SQL für BigQuery und Cloud SQL

In diesem Lab lernen Sie grundlegende SQL-Klauseln kennen und führen praktische Übungen zu strukturierten Abfragen in BigQuery und Cloud SQL aus.

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Praxisorientiertes Lab

VM zum Verarbeiten von Erdbebendaten mieten

In diesem Lab richten Sie eine virtuelle Maschine ein, konfigurieren ihre Sicherheitseinstellungen und greifen per Remotezugriff darauf zu. Anschließend erstellen Sie manuell eine Pipeline zur Aufnahme, Verarbeitung und Veröffentlichung der Daten. Dieses Lab gehört zu einer Reihe über die Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Wetterdaten in BigQuery

In diesem Lab analysieren Sie Wetterbeobachtungen mit BigQuery und verwenden Wetterdaten in Verbindung mit anderen Datasets. Das Lab ist Teil einer Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Distributed Image Processing in Cloud Dataproc

In this lab, you will learn how to use Apache Spark on Cloud Dataproc to distribute a computationally intensive image processing task onto a cluster of machines.

Praxisorientiertes Lab

Geburtsratendaten mit Datalab und BigQuery analysieren

In diesem Lab analysieren Sie mithilfe von Google BigQuery und Cloud Datalab ein großes Geburtenraten-Dataset mit 137 Millionen Zeilen. Dieses Lab ist Teil einer Lab-Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Mit TensorFlow in AI Platform das Gewicht eines Säuglings vorhersagen

In diesem Lab trainieren, evaluieren und implementieren Sie ein ML-Modell, mit dem Sie Vorhersagen über das Gewicht eines Säuglings treffen können. Anschließend senden Sie Requests an das Modell, um Onlinevorhersagen zu erstellen. Dieses Lab ist Teil einer Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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