Data Science auf der Google Cloud Platform: Maschinelles Lernen

date_range 7 Stunden show_chart Advanced universal_currency_alt 35 Guthabenpunkte

Dies ist die zweite von zwei Aufgabenreihen mit praxisorientierten Labs, die aus Übungen im Buch "Data Science on Google Cloud Platform" von Valliappa Lakshmanan (erschienen bei O'Reilly Media Inc.) entstanden sind. In dieser zweiten Aufgabenreihe, die Kapitel 9 bis zum Ende des Buchs abdeckt, erweitern Sie die in der ersten Aufgabenreihe erlernten Fähigkeiten. Sie führen vollwertige ML-Jobs mit den aktuellsten Tools und realen Datasets aus und verwenden dabei Tools und Dienste der Google Cloud Platform.

Melden Sie sich für die Aufgabenreihe an, um zu sehen, wie Sie Schritt für Schritt Ihr Abzeichen erreichen.

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Lab

Maschinelles Lernen mit Spark in Google Cloud Dataproc

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie die logistische Regression mithilfe einer Bibliothek für maschinelles Lernen von Apache Spark implementieren, das in einem Google Cloud Dataproc-Cluster ausgeführt wird. So können Sie ein Modell für Daten aus einem multivariaten Dataset entwickeln.

Lab

Zeitfenstergesteuerte Daten mit Apache Beam und Cloud Dataflow (Java) verarbeiten

Stellen Sie mit Maven eine Java-Anwendung bereit, um Daten mit Cloud Dataflow zu verarbeiten. Die Java-Anwendung implementiert eine zeitfensterbasierte Aggregation, um die Rohdaten zu erweitern und somit konsistente Trainings- und Testdatasets zu erstellen.

Lab

Maschinelles Lernen mit TensorFlow

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie mit Google Cloud Machine Learning und TensorFlow Vorhersagemodelle entwickeln und bewerten, die auf maschinellem Lernen basieren.

Lab

Verteiltes maschinelles Lernen mit Google Cloud ML

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie ein Dataset in zwei separate Teile unterteilen: einen Trainingssatz zum Entwickeln eines Modells und einen Testsatz, mit dem sich die Genauigkeit des Modells bewerten und Vorhersagemodelle wiederholt unabhängig evaluieren lassen.

Lab

Real Time Machine Learning with Google Cloud ML

Mit Cloud DataProc, das auf einem Hadoop-Cluster ausgeführt wird, analysieren Sie einen Datensatz unter Verwendung der Bayes-Klassifizierung.

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Quest Info

Prerequisites

This Quest assumes two prerequisites: 1) you have access to the O’Reilly book Data Science on the Google Cloud Platform, as the labs only include the exercises from the end of each chapter and do not contain the concepts or teaching from the text itself. 2) You have already completed the first Quest in this sequence: Data Science on Google Cloud as well as all the prerequisites required for that Quest. WIthout these prerequisites, students will not have the skills or experience needed to succeed here.