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Scientific Data Processing

Advanced ステップ: 6 6時間 クレジット: 30

Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with GCP services like Big Query, Dataproc, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.

Infrastructure Data Business Transformation Machine Learning

前提条件:

This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.

Quest Outline

ハンズオンラボ

SQL for BigQuery と Cloud SQL の概要

このラボでは、基本的な SQL 句について学び、BigQuery と Cloud SQL で実際に構造化クエリを実行します。

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ハンズオンラボ

レンタル VM での地震データの処理

このラボでは、仮想マシンを起動してセキュリティを構成し、リモートでアクセスします。さらに、取り込み、変換、公開のデータ処理パイプラインの手順を手動で実行します。これは科学データを処理する一連のラボの一部です。

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ハンズオンラボ

BigQuery の気象データ

このラボでは、BigQuery を使用して気象観測の履歴を分析し、気象データを他のデータセットと組み合わせて使用します。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。

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ハンズオンラボ

Cloud Dataproc での分散画像処理

このラボでは、Cloud Dataproc で Apache Spark を使用して、コンピューティング負荷の高い画像処理タスクをクラスタのマシンに分散する方法について学びます。

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ハンズオンラボ

Datalab と BigQuery による出生率データの分析

このラボでは、Google BigQuery と Cloud Datalab を使用して、1 億 3,700 万行もある大規模な出生率データセットを分析します。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。

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ハンズオンラボ

AIプラットホームでの TensorFlow による赤ちゃんの体重予測

このラボでは、赤ちゃんの体重を予測するために必要な機械学習モデルをトレーニング、評価、デプロイしてから、モデルにリクエストを送信してオンラインで予測を行います。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。

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