Google Cloud-Grundlagen für Forschende
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools in Google Cloud verwenden, um Ihre Daten zu erfassen, zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse für Ihre Forschung zu gewinnen. Sie werden mit Tools vertraut gemacht, die von Forschern in Google Cloud verwendet werden, und lernen dann, wie Sie Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten jeweils in Cloud Storage und BigQuery aufnehmen können. Als Nächstes lernen Sie, wie Sie Ihre Daten kuratieren und Kosten in Google Cloud verstehen. Schließlich lernen Sie, wie Sie Notebook-Umgebungen und andere Google Cloud-Tools für deskriptive und prädiktive Analysen nutzen können.
- Dauer: 1 Tag
- Sprachen: Englisch, Deutsch
- Niveau: Einstieg
- Gruppengröße: Bis zu 16
Das lernen Sie
- Verfügbare Google Cloud-Produkte für die Forschung verstehen
- Unstrukturierte und strukturierte Daten in Google Cloud laden
- Zugriff und Freigabe Ihrer Daten in Google Cloud verwalten
- Kosten in Google Cloud verstehen
- Jupyter Notebook-Umgebungen in Vertex AI Workbench nutzen
- Maschinelle Lernlösungen in Google Cloud nutzen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse über Datentypen und SQL
- Grundlegende Programmierkenntnisse
- Modelle des maschinellen Lernens, z. B. überwachte vs. unüberwachte Modelle
Kursinhalt
Google Cloud Demos für Forscher
- Demo: Bereitstellen von Compute Engine Virtual Machines
- Demo: Abfragen von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery
- Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Visionsmodells mit AutoML Vision
Google Cloud Projektkonzepte
- Ressourcen in Google Cloud organisieren
- Zugriff auf Projekte und Ressourcen steuern
- Kosten- und Rechnungsverwaltung
Computing und Speicherung in Google Cloud
- Interaktion mit Google Cloud
- Cloud Storage Buckets erstellen und verwalten
- Compute Engine Virtual Machines
- Kosten für das Computing verstehen
- Einführung in HPC in Google Cloud
BigQuery
- BigQuery Grundlagen
- Öffentliche Datensätze abfragen
- Daten in BigQuery importieren und exportieren
- Verbindung zu Looker Studio herstellen
Notebooks auf Vertex AI
- Vertex AI
- Vertex AI Workbench
- Jupyter Notebooks mit BigQuery verbinden
Maschinelles Lernen in Google Cloud
- ML-Optionen in Google Cloud
- Vorgefertigte ML-APIs
- Vertex AI AutoML
- BigQuery ML
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