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Scientific Data Processing

6 Stunden Intermediate universal_currency_alt 19 Guthabenpunkte
Big Data, maschinelles Lernen und Verarbeitung wissenschaftlicher Daten? Das klingt nach einer idealen Kombination. In dieser Aufgabenreihe für Fortgeschrittene erlernen Sie anhand praktischer Übungen den Umgang mit GCP-Diensten wie BigQuery, Dataproc und Tensorflow. Dabei nutzen Sie diese Dienste zur Auswertung echter wissenschaftlicher Datensätze. Bei Aufgaben wie der Analyse von Daten zu Erdbeben oder der Aggregation von Satellitenbildern eignen Sie sich das nötige Handwerkszeug in den Bereichen Big Data und maschinellem Lernen an, um eigene Problemstellungen in verschiedenen wissenschaftlichen Disziplinen erfolgreich zu lösen.
Skill-Logo für Scientific Data Processing

Schließen Sie diese Aktivität ab und holen Sie sich ein Abzeichen! Treiben Sie Ihre Karriere in der Cloud voran, indem Sie allen zeigen, welche Kompetenzen Sie entwickelt haben.

  • Lab

    Introduction to SQL for BigQuery and Cloud SQL

    In this lab you will learn fundamental SQL clauses and will get hands on practice running structured queries on BigQuery and Cloud SQL.

  • Lab

    Rent-a-VM to Process Earthquake Data

    In this lab you spin up a virtual machine, configure its security, access it remotely, and then carry out the steps of an ingest-transform-and-publish data pipeline manually. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

  • Lab

    Weather Data in BigQuery

    In this lab you analyze historical weather observations using BigQuery and use weather data in conjunction with other datasets. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

  • Lab

    Distributed Image Processing in Cloud Dataproc

    In this lab, you will learn how to use Apache Spark on Cloud Dataproc to distribute a computationally intensive image processing task onto a cluster of machines.

  • Lab

    Analyzing Natality Data Using Vertex AI and BigQuery

    In this lab you analyze a large (137 million rows) natality dataset using Google BigQuery and Cloud Datalab. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

  • Lab

    Predict Baby Weight with TensorFlow on AI Platform

    In this lab you train, evaluate, and deploy a machine learning model to predict a baby’s weight. You then send requests to the model to make online predictions. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

  • info
    Informationen zur Aufgabenreihe
    Voraussetzungen
    This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.
    Verfügbare Sprachen
    English, français, español (Latinoamérica), 日本語, português (Brasil) und Deutsch