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Data Science on the Google Cloud Platform

date_range 1 Tag show_chart Advanced universal_currency_alt 55 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.

Melden Sie sich für die Aufgabenreihe an, um zu sehen, wie Sie Schritt für Schritt Ihr Abzeichen erreichen.
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  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • info
    Quest Info
    Prerequisites
    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.