Curs
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
- IntermediarNivel de competențe
- 4.8+
- 11 recenzii
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Cloud
Urmărește videoclipuri scurte conduse de instructori experți și exersează ce ai învățat cu exerciții interactive în browser.
sau
Curs
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Cloud
Curs
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Cloud
Curs
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Cloud
Curs
Învață să analizezi, să reprezinți grafic și să modelezi date multivariate.
Probabilitate și statistică
Curs
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Cloud
Curs
Învață să vizualizezi și să explorezi rapid date demografice de la United States Census Bureau folosind instrumente tidyverse.
Analiză exploratorie a datelor
Curs
Extrage și vizualizează datele Twitter, efectuează analiza sentimentelor și a rețelei și cartografiază geolocația tweeturilor tale.
Manipularea datelor
Curs
În acest curs vei învăța cum să creezi dashboarduri statice și interactive folosind flexdashboard și shiny.
Raportare
Curs
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
Dezvoltare software
Curs
Learn the fundamentals of valuing stocks.
Finanțe aplicate
Curs
Învață să analizezi procesele de business în R și să extragi insight-uri acționabile din seturi enorme de date despre evenimente.
Raportare
Curs
Învață să identifici factorii importanți ai cererii, să analizezi efectele sezoniere și să prezici cererea pentru o ierarhie de produse dintr-un exemplu real.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
Curs
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Cloud
Curs
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
Curs
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Cloud
Curs
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Cloud
Curs
Continuă să înveți cu purrr pentru a crea cod iterativ robust, curat și ușor de întreținut.
Dezvoltare software
Curs
Preziceți fluctuația angajaților și concepeți strategii de retenție.
Machine Learning
Curs
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
Dezvoltare software
Curs
Învață modelele de amestec: un cadru statistic convenabil și formal pentru clustering și clasificare probabilistă.
Probabilitate și statistică
Curs
Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.
Cloud
Curs
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
Curs
Învață să creezi vizualizări interactive ale datelor, inclusiv să construiești și să conectezi widgeturi folosind Bokeh!
Vizualizare date
Curs
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Cloud
Curs
Stăpânește vizualizarea datelor în Julia. Învață să creezi grafice uimitoare și să înțelegi când și cum să le folosești.
Vizualizare date
Curs
Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.
Cloud
Curs
Învață teste statistice pentru identificarea valorilor aberante și cum să folosești algoritmi sofisticați de scorare a anomaliilor.
Probabilitate și statistică
Curs
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
Curs
Învață să prezici ratele de click pe reclame și să implementezi modele de machine learning de bază în Python, pentru a-ți optimiza mai bine reclamele.
Machine Learning
Data science este un domeniu de expertiză axat pe obținerea de informații din date. Folosind competențe de programare, metode științifice, algoritmi și altele, data scientiștii analizează datele pentru a forma perspective acționabile.
Va trebui să înveți un limbaj de programare precum Python sau R și să stăpânești principiile matematicii și statisticii. Cunoașterea metodelor de analiză a datelor și a instrumentelor de data science este, de asemenea, esențială. Există multe modalități de a învăța data science. Pe lângă mijloacele formale de educație, cum ar fi o diplomă sau studii universitare, există o mulțime de alte resurse pentru a învăța în ritmul tău. Pe lângă cursuri și tutoriale online, există cărți, videoclipuri și multe altele.
Pe lângă cunoștințele de matematică și statistică, oamenii de știință ai datelor au nevoie de competențe de programare în limbaje precum Python, R și SQL. În plus, data science necesită capacitatea de a lucra cu seturi mari de date, cunoștințe de vizualizare a datelor, pregătire a datelor și gestionare a bazelor de date. Competențele în machine learning și deep learning pot fi, de asemenea, utile.
Din punct de vedere profesional, aproape orice industrie poate folosi data science într-o oarecare măsură. Organizațiile din domeniul sănătății folosesc data science pentru a detecta și trata boli, în timp ce companiile financiare îl folosesc pentru a detecta și preveni frauda. Tot felul de industrii folosesc data science pentru marketing, cum ar fi construirea sistemelor de recomandare și analiza retragerii clienților.
Da, data science se numără printre sectoarele cu cea mai rapidă creștere din SUA și la nivel mondial. Este și una dintre cele mai bine plătite cariere. Conform datelor de la Payscale, data scientists cu experiență câștigă în medie $97.609 și au un rating de satisfacție de patru stele din cinci în SUA.
Există câteva aspecte de luat în considerare. În primul rând, programele de licență în data science pot fi competitive, necesitând adesea note consistente ridicate. La fel, multe dintre competențele necesare pentru data science cer mult studiu și răbdare. Poate dura câteva luni pentru a stăpâni elementele de bază necesare, precum și multă experiență practică pentru a obține o poziție de nivel de intrare.
Da, vei avea nevoie de experiență în programare în limbaje precum Python, R, SQL, Java și C/C++. Totuși, datorită sintaxei relativ simple, Python este adesea alegerea preferată în rândul celor la început de drum.
Pentru o persoană fără experiență prealabilă în programare și/sau matematică, poate dura de obicei 7 până la 12 luni de studiu intensiv pentru a fi la nivelul unui data scientist de nivel de intrare. Cu toate acestea, este important să îți amintești că a învăța doar baza teoretică a data science s-ar putea să nu te facă un adevărat data scientist.
Odată ce ai stăpânit fundamentele data science, te poți specializa în diverse domenii, inclusiv machine learning, inteligență artificială, analiza datelor mari, analiză și inteligență de business, data mining și altele.
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.