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Ciência dos dados no Google Cloud Platform: Aprendizado de máquina

Advanced 6 Steps Horas 42 Créditos

Este é o segundo de dois Quests de laboratórios práticos derivados dos exercícios do livro Ciência dados na Google Cloud Platform por Valliappa Lakshmanan, publicado pela O'Reilly Media, Inc. Nesta segunda Quest, que cobrem o capítulo 9 até o final de o livro, você estender as habilidades praticadas no primeiro quest, e executar tarefas de aprendizado de máquina completo com ferramentas state-of-the-art e conjuntos de dados do mundo real, todos usando ferramentas e serviços do Google Cloud Platform.

Data Machine Learning

Prerequisites:

Essa busca assume dois pré-requisitos: 1) você tem acesso ao O'Reilly livro Ciência dados no Google Cloud Platform, como os laboratórios incluem apenas os exercícios a partir do final de cada capítulo e não contêm os conceitos ou ensino de o próprio texto. 2) Você já completou a primeira missão nesta sequência: Ciência dados no Google Cloud Platform, bem como todos os pré-requisitos necessários para que a Quest. Sem esses pré-requisitos, os alunos não têm as habilidades ou experiência necessárias para ter sucesso aqui.

Quest Outline

Laboratório prático

Machine learning com o Spark no Google Cloud Dataproc

Neste laboratório, você aprenderá a implementar a regressão logística usando uma biblioteca de machine learning do Apache Spark em um cluster do Google Cloud Dataproc para desenvolver um modelo com um conjunto de dados multivariável.

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Laboratório prático

Como processar dados com intervalos de tempo usando o Apache Beam e o Cloud Dataflow (Java)

Implante um aplicativo Java usando o Maven para processar dados no Cloud Dataflow. O aplicativo Java implementa uma agregação com intervalos de tempo, que aumenta os dados brutos e cria conjuntos de dados de teste e treinamento consistentes.

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Laboratório prático

Machine learning com o TensorFlow

Neste laboratório, você aprenderá a usar o Google Cloud Machine Learning e o TensorFlow para desenvolver e avaliar modelos de predição com machine learning.

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Laboratório prático

Machine learning distribuído com o Google Cloud ML

Aprenda o processo de particionamento para dividir um conjunto de dados em duas partes: um conjunto de treinamento para desenvolver um modelo e um conjunto de teste para avaliar a acurácia do modelo. Depois avalie separadamente cada modelo preditivo de forma iterativa.

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Laboratório prático

Machine learning em tempo real com o Google Cloud ML

Com o Cloud DataProc sendo executado em um cluster do Hadoop, você analisará um conjunto de dados usando a classificação bayesiana.

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Laboratório prático

Classificação bayesiana com Cloud Datalab, Spark e Pig no Google Cloud Dataproc

Neste laboratório, você implantará um cluster do Google Cloud Dataproc com o Datalab pré-instalado e usará o Spark para realizar a quantização a fim de melhorar a acurácia da modelagem de dados.

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