NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned 8월 14, 2021 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
Earned 8월 13, 2021 EDT
Google Workspace Essentials
Earned 8월 12, 2021 EDT
DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
Earned 8월 11, 2021 EDT
머신러닝용 BigQuery
Earned 8월 9, 2021 EDT
Compute Engine에서 부하 분산 구현
Earned 8월 9, 2021 EDT
GCP Essentials
Earned 8월 8, 2021 EDT
In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
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For everyone using Google Cloud Platform for the first time, getting familar with gcloud, Google Cloud's command line, will help you get up to speed faster. In this quest, you'll learn how to install and configure Cloud SDK, then use gcloud to perform some basic operations like creating VMs, networks, using BigQuery, and using gsutil to perform operations.
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Workspace is Google's collaborative applications platform, delivered from Google Cloud. In this introductory-level course you will get hands-on practice with Workspace’s core applications from a user perspective. Although there are many more applications and tool components to Workspace than are covered here, you will get experience with the primary apps: Gmail, Calendar, Sheets and a handful of others. Each lab can be completed in 10-15 minutes, but extra time is provided to allow self-directed free exploration of the applications.
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In this course you will learn how to use several BigQuery ML features to improve retail use cases. Predict the demand for bike rentals in NYC with demand forecasting, and see how to use BigQuery ML for a classification task that predicts the likelihood of a website visitor making a purchase.
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SQL만으로 몇 시간이 아닌 몇 분 만에 머신러닝 모델을 빌드하고 싶으신가요? BigQuery ML은 데이터 분석가가 기존 SQL 도구와 기술을 사용하여 머신러닝 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하고, 예측할 수 있게 하여 머신러닝을 범용화합니다. 이 실습 시리즈에서는 다양한 모델 유형을 실험하고 좋은 모델을 만드는 요소를 알아봅니다.
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입문 Compute Engine에서 부하 분산 구현 기술 배지 과정을 완료하여 gcloud 명령어 작성 및 Cloud Shell 사용, Compute Engine에서 가상 머신 만들기 및 배포, 네트워크 및 HTTP 부하 분산기 구성에 관한 본인의 기술을 입증하세요. 기술 배지는 Google Cloud 제품 및 서비스에 대한 개인의 숙련도를 인정하기 위해 Google Cloud에서 단독 발급하는 디지털 배지로서 대화형 실습 환경을 통해 지식을 적용하는 역량을 테스트합니다. 이 기술 배지 과정과 최종 평가 챌린지 실습을 완료하면 네트워크에 공유할 수 있는 기술 배지를 받게 됩니다.
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가장 인기 있는 이 탐구 과정에서 Google Cloud를 처음으로 실습할 수 있습니다. Stackdriver 및 Kubernetes의 고급 개념으로 실습하여 VM 가동, 키 인프라 도구 구성과 같은 기본사항을 익혀 보세요.
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned 8월 14, 2021 EDT
Using the Cloud SDK Command Line
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Google Workspace Essentials
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DEPRECATED Applying BigQuery ML's Classification, Regression, and Demand Forecasting for Retail Applications
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머신러닝용 BigQuery
Earned 8월 9, 2021 EDT
Compute Engine에서 부하 분산 구현
Earned 8월 9, 2021 EDT
GCP Essentials
Earned 8월 8, 2021 EDT