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Data Science en Google Cloud Platform: Machine Learning

Advanced 5 pasos 7 horas 35 créditos

Este es el segundo de dos misiones de laboratorios prácticos derivados de los ejercicios del libro de Ciencias de datos en Google Cloud Platform por Valliappa Lakshmanan, publicado por O'Reilly Media, Inc. En esta segunda Quest, que cubren el capítulo 9 hasta el final de el libro, que se extienden las habilidades que se practican en la primera Quest, y ejecutar trabajos en toda regla de aprendizaje automático con herramientas con tecnología de última generación y los conjuntos de datos del mundo real, todo ello utilizando herramientas y servicios de Google Cloud Platform.

Data Machine Learning

Requisitos previos:

Esta Quest supone dos requisitos previos: 1) usted tiene acceso al libro de O'Reilly Data Science en el Google Cloud Platform, ya que los laboratorios sólo incluyen los ejercicios del final de cada capítulo y no contienen los conceptos o la enseñanza de el propio texto. 2) Usted ya ha completado la primera Quest en esta secuencia: Ciencia de datos en el Google Cloud Platform, así como todos los requisitos previos necesarios para que Quest. Sin estos requisitos previos, los estudiantes no tendrán las habilidades o la experiencia necesarias para tener éxito aquí.

Quest Outline

Lab práctico

Aprendizaje automático con Spark en Google Cloud Dataproc

En este lab, aprenderá cómo implementar la regresión logística mediante una biblioteca de aprendizaje automático en Apache Spark que se ejecuta en un clúster de Google Cloud Dataproc para desarrollar un modelo de datos a partir de un conjunto de datos multivariable.

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Lab práctico

Cómo procesar datos con períodos usando Apache Beam y Cloud Dataflow (Java)

Implemente una aplicación de Java usando Maven para procesar datos con Cloud Dataflow. La aplicación de Java implementa agregaciones con períodos para magnificar datos sin procesar con el objetivo de producir conjuntos de datos coherentes de entrenamiento y prueba.

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Lab práctico

Aprendizaje automático con TensorFlow

En este lab, aprenderá cómo usar Google Cloud Machine Learning y TensorFlow para desarrollar y evaluar modelos de predicción a partir del aprendizaje automático.

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Lab práctico

Aprendizaje automático distribuido con Google Cloud ML

Aprenda cómo particionar un conjunto de datos en dos partes distintas: un conjunto de entrenamiento para desarrollar un modelo y un conjunto de prueba para evaluar la exactitud del modelo y, luego, evalúe los modelos predictivos de manera independiente y repetible.

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Lab práctico

Aprendizaje automático en tiempo real con Google Cloud ML

Con Cloud Dataproc ejecutándose en un clúster de Hadoop, analizará un conjunto de datos usando la clasificación de Bayes.

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