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Data Science on the Google Cloud Platform

Advanced 10 Schritte 1 Tag 60 Guthabenpunkte

Dies ist die erste von zwei Aufgabenreihen mit praxisorientierten Labs, die auf Übungen im Buch Data Science on the Google Cloud Platform von Valliappa Lakshmanan (erschienen bei O'Reilly Media Inc.) basieren. In dieser Aufgabenreihe, die die Kapitel 1 bis 8 abdeckt, üben Sie, Datasets mit Tools und Diensten der Google Cloud Platform aufzunehmen, vorzubereiten, zu verarbeiten, abzufragen, zu analysieren und zu visualisieren.

Data Machine Learning

Voraussetzungen:

This Quest assumes you have access to the O’Reilly book Data Science on the Google Cloud Platform as the labs only include the exercises from the end of each chapter and do not contain the concepts or teaching from the text itself. The labs use Google Cloud Services and Tools for data storage, transformation, and warehousing, so it is recommended that the student also has earned Badges for the Baseline: Data, ML, and AI and the GCP Essentials Quests before beginning.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Einführung in SQL für BigQuery und Cloud SQL

In diesem Lab lernen Sie grundlegende SQL-Klauseln kennen und führen praktische Übungen zu strukturierten Abfragen in BigQuery und Cloud SQL aus.

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Praxisorientiertes Lab

Daten in die Cloud aufnehmen

In diesem Lab erfahren Sie, wie Sie mithilfe eines Bash-Skripts bestimmte Daten aus einem großen öffentlichen online verfügbaren Dataset herunterladen.

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Praxisorientiertes Lab

Ingesting Data Into The Cloud Using Google Cloud Functions

This lab demonstrates how to use local Python scripts to retrieve data from the US Bureau of Transport Statistics website, then modify the data so they can be run using Google Cloud Functions.

Praxisorientiertes Lab

Daten in Google Cloud SQL laden

In diesem Lab importieren Sie Daten aus CSV-Textdateien in Cloud SQL und führen dann mit einfachen Abfragen grundlegende Datenanalysen aus.

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Praxisorientiertes Lab

Daten mit Google Data Studio visualisieren

In diesem Lab wird gezeigt, wie Sie mit Google Data Studio Daten visualisieren, die in Google Cloud SQL gespeichert sind.

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Praxisorientiertes Lab

Daten mit Google Cloud Dataflow verarbeiten

In diesem Lab simulieren Sie ein reales Echtzeit-Dataset mit Verlaufsdaten. Das simulierte Dataset wird aus mehreren Textdateien mithilfe von Python und Google Cloud Dataflow verarbeitet und die simulierten Echtzeitdaten werden in Google BigQuery gespeichert.

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Praxisorientiertes Lab

Raumbezogene Echtzeitdaten mit Google Data Studio visualisieren

Sie verarbeiten mit Dataflow Echtzeit-Streamingdaten aus einem Dataset mit Verlaufsdaten, speichern die Ergebnisse in BigQuery und visualisieren die raumbezogenen Echtzeitdaten anschließend mit Data Studio.

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Praxisorientiertes Lab

Daten in BigQuery für eine explorative Datenanalyse nutzen

Sie lernen, wie Sie Textdaten in BigQuery laden. Anschließend verwenden Sie diese Daten für eine schnelle explorative Datenanalyse mit Google Cloud Datalab-Notebooks.

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Praxisorientiertes Lab

Explorative Datenanalyse mit der AI Platform

Sie erfahren, wie Sie ein in BigQuery gespeichertes Dataset mit der AI Platform analysieren, um Abfragen auszuführen und die Daten mit verschiedenen statistischen Verfahren darzustellen.

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Praxisorientiertes Lab

Ein Datenmodell evaluieren

Sie erfahren, wie Sie ein Dataset partitionieren: in einen Trainingssatz zum Entwickeln eines Modells und in einen Testsatz, mit dem sich die Genauigkeit des Modells bewerten und Vorhersagemodelle wiederholt und unabhängig evaluieren lassen.

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