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Data Science on Google Cloud Platform: Machine Learning

Advanced 6 Steps Horas 42 Créditos

This is the second of two Quests of hands-on labs derived from the exercises from the book Data Science on Google Cloud Platform by Valliappa Lakshmanan, published by O'Reilly Media, Inc. In this second Quest, covering chapter 9 through the end of the book, you extend the skills practiced in the first Quest, and run full-fledged machine learning jobs with state-of-the-art tools and real-world data sets, all using Google Cloud Platform tools and services.

Data Machine Learning

Prerequisites

This Quest assumes two prerequisites: 1) 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. 2) You have already completed the first Quest in this sequence: Data Science on the Google Cloud Platform as well as all the prerequisites required for that Quest. WIthout these prerequisites, students will not have the skills or experience needed to succeed here.

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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