×
bigdata-ml

Mục tiêu

  • Hiểu được mục đích và giá trị của các sản phẩm Big Data và Machine Learning trên Google Cloud
  • Sử dụng công cụ Cloud SQL và Dataproc để migrate dữ liệu từ MySQL và Hadoop/Pig/Spark/Hive lên Google Cloud
  • Thực hiện phân tích dữ liệu sử dụng công cụ Bigquery và Cloud SQL
  • Lựa chọn công cụ phù hợp để phân tích dữ liệu trên Google Cloud hiệu quả

Khóa học kết hợp bài giảng lý thuyết, Demo và bài Lab thực hành trên môi trường Google Cloud .

Tổng quan

Đối tượng học viên:

  • Bạn làm việc ở các vị trí Data Analysts, Data Scientists và Business Analysts mới bắt đầu làm việc với Google Cloud
  • Bạn muốn thiết kế Data Pipeline, xây dựng kiến trúc dữ liệu, xử lý dữ liệu
  • Bạn muốn tìm hiều về Machine Learning và các mô hình xác suất thống kê
  • Bạn có nhu cầu về việc truy vấn, trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo chuyên nghiệp trên Google Cloud

Điều kiện đầu vào đối với học viên:

  • Hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ truy vấn SQL
  • Có kinh nghiệm mô hình hóa dữ liệu, trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu
  • Có khả năng phát triển ứng dụng đang sử dụng ngôn ngữ lập trình như Python
  • Đã làm việc với Machine Learning hoặc thống kê.

Trang thiết bị mỗi học viên cần chuẩn bị:

  • Giấy tờ tùy thân (CMND, Hộ chiếu)
  • Chuẩn bị trước tài khoản trên trang google console và qwiklabs
  • Laptop có cài chrome bản mới nhất
  • * Chúng tôi không cung cấp hay cho mượn laptop

Chương trình học

1

Introducing Google Cloud Platform Google Platform Fundamentals Overview.

Google Cloud Platform Big Data Products.

Lab: Sign up for Google Cloud Platform.

2

Compute and Storage Fundamentals CPUs on demand (Compute Engine).

A global file system (Cloud Storage).

Cloud Shell.

Lab: Set up an Ingest-Transform-Publish data processing pipeline.

3

Data Analytics on the Cloud Stepping stones to the cloud.

Lab: Importing data into CloudSQL and running queries.

Spark on Dataproc.

Lab: Machine Learning Recommendations with Spark on Dataproc.

4

Scaling Data Analysis Fast random access.

Datalab

BigQuery

Lab: Build a Machine Learning Dataset.
5

Machine Learning Machine Learning with TensorFlow.

Lab: Carry out ML with TensorFlow.

Pre-built models for common needs.

Lab: Employ ML APIs.

6

Creating pipelines with Dataflow

Reference architecture for real-time and batch data processing.

7

Summary

Why GCP?

Where to go from here.

Additional Resources.

Thông tin khoá học

Thời gian

09:00 - 17:00

Lịch học

Thứ 6

Thời lượng

Hình thức

Online

Địa điểm

Google Meet

Chi phí

Miễn Phí

Chương trình đào tạo Google Cloud khác

Professional Data Engineer

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Professional Data Engineer.
Cung cấp kiến thức về hệ thống xử lý dữ liệu bằng các sản phẩm của GCP như: thiết kế vòng đời, kiến trúc của dữ liệu; thực thi các thuật toán Machine Learning; trực quan hóa dữ liệu; v.v
Phương pháp học đi đôi với hành để học viên dễ dàng vận dụng hơn trong thực tế.

Professional Cloud Architect

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Professional Cloud Architect.
Sau khi hoàn thành khoá học, học viên có đủ kiến thức từ thiết kế, lên kế hoạch về kiến trúc giải pháp trên Google Cloud đến quản lý, triển khai kiến trúc trên và đảm bảo độ tin cậy khi xây dựng hệ thống trên Google Cloud.

Associate Cloud Engineer

Giúp học viên có kiến thức phù hợp với việc thi chứng chỉ Associate Cloud Engineer.
Học viên có thể triển khai các ứng dụng, giám sát hoạt động và quản lý các giải pháp doanh nghiệp trên hạ tầng Google Cloud.

Smart Analytics

Khóa học giúp học viên hiểu biết về Data Pipeline giúp tổng hợp, sắp xếp và di chuyển dữ liệu đến hệ thống mục tiêu nhằm tiến hành lưu trữ và phân tích dữ liệu. Data Studio giúp bạn kết nối nhiều nguồn dữ liệu: đồng bộ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau với các sản phẩm khác của Google như Google Analytics, Google sheet, Google Ads, BigQuery và nhiều nguồn khác.

Core Infrastucture Fundamental

Khóa học giới thiệu các khái niệm và thuật ngữ quan trọng để làm việc trên Google Cloud Platform (GCP). Bạn sẽ tìm hiểu và so sánh nhiều dịch vụ điện toán đám mây: Google App Engine, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine, Google Cloud Storage, Google Cloud SQL và BigQuery. Các công cụ quản lý tài nguyên và chính sách quan trọng như hệ thống phân quyền, quản lý truy cập trên GCP .Trong quá trình học, bạn sẽ được trau dồi kiến thức, demo trên Google Cloud và bài lab thực hành giúp bạn hiểu được cách làm việc trên Google Cloud