标签: Google Cloud Platform

  • Courseraの「Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版」コースレビューとおすすめ

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp-jp

    データエンジニアリングの分野でスキルを向上させたい方にとって、Courseraの「Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版」コースは絶好の選択肢です。このコースは、Google Cloud Platform(GCP)を活用した最新のデータレイクとデータウェアハウスの構築方法を詳しく解説しています。特に、クラウドストレージを用いたデータレイクの作り方や、BigQueryを使ったデータウェアハウスの実践的な運用方法を学べる点が魅力です。各モジュールは初心者から中級者まで対応しており、データエンジニアの役割やクラウド上でのデータパイプラインのメリットについても丁寧に解説しています。さらに、シリーズの次のステップとして「Building Batch Data Pipelines on Google Cloud」コースへの案内もあり、体系的にスキルを積み重ねられる構成になっています。実務に役立つ知識とともに、最新のクラウド技術を身につけたい方に特におすすめです。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp-jp

  • Courseraの「Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版」コースレビューとおすすめポイント

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp-jp

    最近、Google Cloud Platform(GCP)を活用した機械学習と人工知能のコースに挑戦しました。その名も『Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版』です。このコースは、データ分析やAIに関する基礎から応用まで幅広く学べる内容で、実践的なスキルを身につけたい方に特におすすめです。

    コースの内容は多岐にわたり、AutoMLやBigQuery Machine Learning、AI Platform Notebooks、Kubeflowなど、さまざまなツールや技術を紹介しています。特に、実際にQwiklabsを使って手を動かす演習が豊富で、理論だけでなく実践的な経験を積むことができました。

    私が特に印象に残ったのは、非構造化データに対する事前構築済みMLモデルAPIや、SQLを使ったBigQuery MLのセクションです。これらは、コーディングの初心者でも比較的取り組みやすく、すぐに実務に応用できる内容となっています。また、Kubeflowを使った本番環境構築も学べ、実際のプロジェクトに役立つスキルを身につけることができました。

    このコースは、機械学習やAIの入門者から中級者まで幅広く対応しており、日本語で学べる点も大きな魅力です。GCPのクラウド環境を使った実践的な学習をしたい方や、新しい技術を習得したい方には特におすすめです。ぜひ、このコースを通じて最新のAI技術を身につけてみてはいかがでしょうか。

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/smart-analytics-machine-learning-ai-gcp-jp

  • Resenha e Recomendação do Curso ‘Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP’ na Coursera

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp-br

    Se você está buscando aprimorar suas habilidades em engenharia de dados e expandir seu conhecimento sobre armazenamento de dados na nuvem, o curso ‘Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP’ na Coursera é uma excelente escolha. Este curso oferece uma abordagem técnica detalhada sobre os principais componentes de um pipeline de dados: data lakes e data warehouses. Você aprenderá como criar e gerenciar data lakes usando o Cloud Storage e como implementar data warehouses com o BigQuery, uma ferramenta poderosa do Google Cloud. Além disso, o curso destaca o papel do engenheiro de dados, os benefícios de uma arquitetura de dados na nuvem e a importância de pipelines de dados eficientes para operações comerciais. Recomendo especialmente para profissionais de TI, engenheiros de dados e estudantes que desejam atuar na área de Big Data e análise de dados na nuvem. Com uma didática clara e conteúdo atualizado, este curso certamente contribuirá para seu desenvolvimento profissional.

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/data-lakes-data-warehouses-gcp-br

  • Udemy课程推荐:在Google云平台上部署Python应用的实战指南

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploying-python-applications-on-google-cloud-platform/

    在现代数据科学领域,将机器学习模型成功部署到生产环境中,成为衡量一个数据科学家实际能力的重要标志。今天我要为大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Deploying Python Applications on Google Cloud Platform》。这门课程特别适合想要将AI应用落地的开发者、机器学习爱好者以及数据专业人士。课程采用动手操作的教学方式,从搭建环境、训练卷积神经网络(CNN)模型到在Google云平台(GCP)上部署应用,全程指导,帮助学习者掌握模型部署的核心技能。课程内容涵盖了Google Cloud Platform的多种服务,包括Google Compute Engine、App Engine、Kubernetes Engine、Cloud Run和Cloud Functions,帮助你根据项目需求选择最合适的部署方案。无论你是云计算新手还是希望提升实际操作能力的专业人士,这门课程都能为你提供极大的帮助。通过学习,你将能够独立完成从模型训练到云端部署的完整流程,最终实现一个可以在网页上进行图像分类的应用。学习完毕后,你不仅会掌握技术技能,更会提升在实际工作中的竞争力。强烈推荐给所有希望将机器学习模型快速应用到实际场景的开发者!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploying-python-applications-on-google-cloud-platform/

  • 深入学习Google Cloud Platform上的数据工程:Udemy实战课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/hands-on-data-engineering-in-google-cloud-platform-python/

    在当今数据驱动的世界中,掌握高效的数据工程技能至关重要。今天我想推荐一门非常实用的Udemy课程——《Hands-On Data Engineering in Google Cloud Platform Python》。这门课程专为希望在Google Cloud Platform(GCP)环境中构建数据工程解决方案的学习者设计。课程内容丰富,从基础介绍到实战演示,涵盖了GCP中的关键工具和技术,包括Google Cloud Storage、Pub/Sub、Cloud SQL、BigQuery、Bigtable,以及数据处理的Cloud Functions、Dataflow和Dataproc等。讲师通过详细的代码示范和设计思路讲解,使学习过程直观而深入。课程特别强调实践操作,配备多项联合作业,让学员能够立即将所学应用到实际工作中。无论你是数据工程新手,还是希望提升GCP技能的开发者,这门课程都能帮你打下坚实基础,提升工作效率。强烈推荐给所有希望在云端开启数据工程之旅的你!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/hands-on-data-engineering-in-google-cloud-platform-python/

  • 全面掌握Google Cloud Platform上的Python应用部署——Udemy课程推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploy-de-aplicativos-python-na-google-cloud-platform/

    在现代数据科学和人工智能的应用中,将模型成功部署到云端是将技术转化为实际价值的关键步骤。本次推荐的Udemy课程《Deploy de Aplicativos Python na Google Cloud Platform》为学习者提供了一站式的云端部署实践经验。课程内容丰富,涵盖从模型训练、环境配置到在Google Cloud Platform(GCP)上实际部署模型的全流程,非常适合希望将机器学习模型应用于生产环境的开发者和数据科学家。

    课程亮点之一是其操作性极强的实践导向。从训练卷积神经网络(CNN)进行图像分类,到将模型部署到Google Compute Engine、App Engine、Kubernetes Engine、Cloud Run和Cloud Functions等多种云服务,帮助学习者深入理解不同技术方案的特点与适用场景。

    此外,课程还详细讲解了环境配置、库导入、模型训练及评估,以及如何开发简单的Python应用与云端模型集成。课程适合初学者,特别是对云计算和机器学习应用部署感兴趣的开发者和数据科学家。完成课程后,你将掌握从模型训练到云端部署的完整流程,能够自主发布和维护AI应用,为你的职业发展增添强大实力。

    总之,这是一门实用性极强的课程,不仅让你理解云端部署的原理,还能亲手操作,提升你的技术水平。强烈推荐给所有希望将AI模型推向生产环境的技术爱好者!

    课程链接: https://www.udemy.com/course/deploy-de-aplicativos-python-na-google-cloud-platform/