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AI Infrastructure: Deployment Types
- MittelSchwierigkeitsgrad
- 4.9+
- 23 Wiederholungen
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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Unsere erfahrenen Lehrkräfte vermitteln dir in kurzen Videos wichtige Kompetenzen. Du vertiefst dein neues Wissen anschließend in interaktiven Übungen direkt im Browser.
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A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
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In diesem Kurs lernst du nützliche Assoziationsregeln kennen, analysierst Einzelhandelsdaten und erstellst Filmempfehlungen.
Datenbearbeitung
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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Mach deine Analysen besser mit diesem praktischen Kurs, in dem du SQL mit DataLab-Arbeitsmappen lernst.
Berichtswesen
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Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
Maschinelles Lernen
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In diesem Kurs lernst du, wie du in Google Sheets mit Finanz- und Wenn-Funktionen ein Tilgungsdashboard erstellst.
Angewandte Finanzen
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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Lerne in nur 4 Stunden, wie du mit Spark und dem sparklyr-Paket in R Big-Data-Analysen durchführst, und entdecke Spark MLIb.
Data Engineering
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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Vertiefe dein Wissen über die Themen aus „Manipulating Time Series in R“ mit echten Fallstudien.
Probabilistik & Statistik
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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Mit diesem Kurs vertiefst du deine Alteryx-Kenntnisse anhand von Fitnessdaten und entwickelst eigene Marketingstrategien und Produkte!
Datenaufbereitung
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In diesem Kurs lernst du, wie du Datensätze mit data.table kombinieren und zusammenführen kannst.
Datenbearbeitung
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In diesem Kurs lernst du, wie du Data Science für verschiedene gängige Marketingaufgaben nutzen kannst.
Maschinelles Lernen
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Übe deine Shiny-Kenntnisse, während du coole Shiny-Apps für echte Szenarien entwickelst!
Berichtswesen
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Hier lernst du, wie du Datensätze im Tabellenformat mit der Python-Bibliothek pandas effektiv und effizient zusammenführst.
Datenbearbeitung
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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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In diesem Kurs vertiefst du deine Finanzkenntnisse in R, um Finanzportfolios zu back-testen, zu analysieren und zu optimieren.
Angewandte Finanzen
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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In diesem Kurs lernst du, wie du maschinelles Lernen im Personalwesen anwendest.
Maschinelles Lernen
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
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The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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Bei Data Science handelt es sich um ein Fachgebiet, das sich auf die Gewinnung von Informationen aus Daten konzentriert. Mit Programmierkenntnissen, wissenschaftlichen Methoden, Algorithmen etc. analysieren Data Scientists Daten, um praktische Erkenntnisse zu gewinnen.
Du musst eine Programmiersprache wie Python oder R lernen und die Grundlagen der Mathematik und Statistik beherrschen. Kenntnisse über Datenanalysemethoden und Data-Science-Tools sind auch wichtig. Es gibt viele Möglichkeiten, Data Science zu lernen. Neben formalen Bildungswegen wie einem Studium gibt es viele andere Ressourcen, mit denen du in deinem eigenen Tempo lernen kannst. Neben Online-Kursen und Tutorials gibt es Bücher, Videos und vieles mehr.
Neben Kenntnissen in Mathematik und Statistik benötigen Data Scientists Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python, R und SQL. Darüber hinaus erfordert Data Science den Umgang mit großen Datensätzen sowie Kenntnisse in Datenvisualisierung, Data Wrangling und Datenbankmanagement. Auch Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sind nützlich.
In nahezu jeder Branche kann Data Science in mehr oder weniger großem Umfang nützlich sein. Organisationen im Gesundheitswesen können mithilfe von Data Science Krankheiten besser erkennen und heilen, während Finanzunternehmen sie nutzen, um Betrug zu erkennen und zu verhindern. Darüber hinaus kommt Data Science branchenübergreifend im Marketing zum Einsatz, etwa beim Aufbau von Empfehlungssystemen und bei der Analyse der Kundenabwanderung.
Ja, Data Science gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen weltweit. Damit verbundene Berufe gehören zu den am besten bezahlten überhaupt. Laut Daten von Payscale verdienen erfahrene Data Scientists in den USA durchschnittlich 97.609 US-Dollar im Jahr bei gleichzeitig hoher Jobzufriedenheit.
Hierbei gibt es einiges zu beachten. Für einen Abschluss im Bereich Data Science sind oftmals durchweg gute Leistungen erforderlich. Darüber hinaus sind für das Entwickeln vieler Data-Science-Fähigkeiten ein intensives Studium und Geduld nötig. Es kann mehrere Monate dauern, bis man alle notwendigen Grundlagen beherrscht und praktische Erfahrung gesammelt hat, um sich eine Einstiegsposition zu sichern.
Ja, du benötigst Programmiererfahrung in Sprachen wie Python, R, SQL, Java und C/C++. Aufgrund ihrer relativ einfachen Syntax wird die Programmiersprache Python von Einsteigern oft bevorzugt.
Eine Person ohne vorherige Programmiererfahrung und/oder mathematischen Hintergrund benötigt in der Regel sieben bis zwölf Monate intensiven Studiums, bis sie auf einem soliden Einstiegsniveau im Bereich Data Science ist. Dabei ist zusätzlich zu beachten, dass ausschließlich theoretische Grundlagen nicht ausreichen, um in diesem Bereich praktisch zu arbeiten.
Sobald du die Grundlagen der Datenwissenschaft beherrschst, kannst du dich in verschiedenen Bereichen spezialisieren, darunter Machine Learning, künstliche Intelligenz, Big-Data-Analyse, Business Analytics und Business Intelligence, Data Mining und mehr.
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