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Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina

Advanced 5 etapas 7 horas 35 créditos

Esta é a segunda e última Quest de laboratórios práticos derivados dos exercícios do livro "Data Science on Google Cloud Platform" de Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta etapa, que aborda os assuntos do capítulo nove até o fim do livro, você ampliará as habilidades praticadas na primeira Quest. Você também executará jobs completos de machine learning com ferramentas de última geração e conjuntos de dados do mundo real. Tudo isso será feito com os serviços e ferramentas do Google Cloud Platform.

Data Machine Learning

Pré-requisitos:

Para esta Quest, você precisará: 1) ter acesso ao livro "Data Science on the Google Cloud Platform" da editora O’Reilly, uma vez que os laboratórios só incluem os exercícios do fim de cada capítulo, sem os conceitos ou os ensinamentos do texto; 2) ter concluído a primeira Quest da sequência "Data Science on the Google Cloud Platform" e atender a todos os pré-requisitos dela. Caso contrário, você não terá as habilidades nem a experiência necessárias para concluir esta etapa.

Quest Outline

Laboratório prático

Machine learning com o Spark no Google Cloud Dataproc

Neste laboratório, você aprenderá a implementar a regressão logística usando uma biblioteca de machine learning do Apache Spark em um cluster do Google Cloud Dataproc para desenvolver um modelo com um conjunto de dados multivariável.

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Laboratório prático

Como processar dados com intervalos de tempo usando o Apache Beam e o Cloud Dataflow (Java)

Implante um aplicativo Java usando o Maven para processar dados no Cloud Dataflow. O aplicativo Java implementa uma agregação com intervalos de tempo, que aumenta os dados brutos e cria conjuntos de dados de teste e treinamento consistentes.

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Laboratório prático

Machine learning com o TensorFlow

Neste laboratório, você aprenderá a usar o Google Cloud Machine Learning e o TensorFlow para desenvolver e avaliar modelos de predição com machine learning.

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Laboratório prático

Machine learning distribuído com o Google Cloud ML

Aprenda o processo de particionamento para dividir um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento para desenvolver um modelo e um conjunto de teste para avaliar a acurácia do modelo. Depois avalie separadamente cada modelo preditivo de forma iterativa.

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Laboratório prático

Machine learning em tempo real com o Google Cloud ML

Com o Cloud DataProc sendo executado em um cluster do Hadoop, você analisará um conjunto de dados usando a classificação bayesiana.

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