Google Cloud Fundamentals for Researchers (GCFR)

Ziele der Schulung

In dieser 1-tägigen Schulung "Google Cloud Fundamentals for Researchers (GCFR)" lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools in der Google Cloud nutzen können, um Ihre Daten zu erfassen, zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse für Ihre Forschung zu gewinnen. Sie erhalten eine Einführung in die Tools, die von Forschern in der Google Cloud verwendet werden. Anschließend lernen Sie, wie Sie Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten in Cloud Storage bzw. BigQuery einlesen. Als nächstes lernen Sie, wie Sie Ihre Daten kuratieren und die Kosten in Google Cloud verstehen können. Schließlich lernen Sie, wie Sie Notebook-Umgebungen und andere Google Cloud-Tools für deskriptive und prädiktive Analysen nutzen können.

Zielgruppe Seminar

Einführungsschulung für Forscher, die Google Cloud für die Erfassung, Verwaltung und Nutzung ihrer Daten nutzen möchten.

Voraussetzungen

Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche werden empfohlen, sind aber nicht erforderlich:

• Grundkenntnisse über Datentypen und SQL
• Grundlegende Programmierkenntnisse
• Modelle des maschinellen Lernens wie überwachte und nicht überwachte Modelle

Seminarinhalt

Modul 1 - Google Cloud-Demos für Forscher

• Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine
• Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery
• Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Bildverarbeitungsmodells mit AutoML Vision

Modul 2 - Google Project-Konzepte

• Organisieren von Ressourcen in Google Cloud
• Kontrolle des Zugangs zu Projekten und Ressourcen
• Kosten- und Rechnungsmanagement

Modul 3 - Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud

• Interaktion mit Google Cloud
• Erstellen und Verwalten von Cloud Storage Buckets
• Virtuelle Maschinen der Compute Engine
• Die Kosten der Datenverarbeitung verstehen
• Einführung in HPC auf Google Cloud
• Übung 1: Erstellen und Verwalten einer virtuellen Maschine (Linux) und eines Cloud-Speichers

Modul 4 - BigQuery

• BigQuery-Grundlagen
• Abfrage öffentlicher Datensätze
• Importieren und Exportieren von Daten in BigQuery
• Verbinden mit Looker Studio
• Übung 3: Grundlagen von BigQuery und Looker Studio

Modul 5 - Vertex AI Notebooks

• Freigabe von APIs und Diensten
• Vertex AI
• Vertex-Workbench
• Verbinden von Jupyter-Notebooks mit BigQuery
• Übung 4: Interaktion mit BigQuery mit Python und R in Jupyter Notebooks

Modul 6 - Maschinelles Lernen

• Arten von ML innerhalb von Google Cloud
• Vorgefertigte ML-APIs
• Vertex AI AutoML
• BigQuery ML
• Übung 5: Optionale Übungen (zum Mitnehmen), aus denen Sie wählen können:
• Extrahieren, Analysieren und Übersetzen von Text aus Bildern mit den Cloud ML APIs
• Identifizieren Sie beschädigte Autoteile mit Vertex AutoML Vision
• Erste Schritte mit BigQuery Machine Learning

Hinweise

Partner

Dieses Seminar bieten wir in Kooperation mit unserem Google Cloud Learning Partner Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH an.

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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