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Scientific Data Processing

Advanced 6 pasos 6 horas 30 créditos

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

Requisitos previos:

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

Lab práctico

Introducción a SQL para BigQuery y Cloud SQL

En este lab, aprenderá cláusulas importantes de SQL y practicará la ejecución de consultas estructuradas en BigQuery y Cloud SQL

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Lab práctico

Alquile una VM para procesar datos de terremotos

En este lab, iniciará una máquina virtual, configurará su seguridad y accederá a ella de manera remota. Luego, seguirá los pasos para realizar una canalización de datos de transferencia, transformación y publicación de forma manual. Este lab forma parte de una serie de labs sobre procesamiento de datos científicos.

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Lab práctico

Datos metereológicos en BigQuery

En este lab, analizará observaciones meteorológicas históricas con BigQuery y usará datos del tiempo con otros conjuntos de datos. Este lab forma parte de una serie de labs sobre el procesamiento de datos científicos.

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Lab práctico

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.

Lab práctico

Análisis de datos de natalidad mediante Datalab y BigQuery

En este lab, analizará un gran conjunto de datos (137 millones de filas) sobre natalidad con Google BigQuery y Cloud Datalab. Este lab es parte de una serie de labs que abordan el procesamiento de datos científicos.

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Lab práctico

Predecir del peso de un bebé con TensorFlow en la plataforma AI

En este lab, entrenará, evaluará y también implementará un modelo de aprendizaje automático a fin de predecir el peso de un bebé. Luego, enviará solicitudes al modelo para hacer predicciones en línea. Este lab es parte de una serie de labs que abordan el procesamiento de datos científicos.

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