구글 클라우드 공인 교육
데이터 엔지니어 과정 STEP 2 : Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning (5일 유료 교육)
본 과정은 5 일간의 유료 교육이며, 실습을 통해 Google Cloud Platform에서의 데이터 처리 시스템의 설계 및 구축을 학습합니다. 강의 및 데모를 통해 데이터 처리 시스템의 설계, 종단 간 데이터 파이프라인의 구축, 데이터 분석, Machine Learning의 실시 방법을 배웁니다. 이 과정은 구조화, 비 구조화 스트리밍의 각종 데이터를 처리합니다.
목표
이 과정은 다음의 기술에 대해 학습합니다.
1. Google Cloud Platform에서의 데이터 처리 시스템을 설계하고 구축할 수 있다. 2. 배치 및 스트리밍 데이터를 처리하기 위해 자동 스케일링 데이터 파이프라인을 Cloud Dataflow에서 구현한다. 3. 거대한 데이터 세트에서 비즈니스 분석 정보를 Google BigQuery를 사용하여 인출할 수 있다. 4. Machine Learning 모델을 사용한 훈련, 평가, 추론을 TensorFlow과 Cloud ML을 사용하여 수행한다. 5. 비정형 데이터를 Cloud Dataproc에서 Spark와 ML API를 사용하여 구성한다. 6. 스트리밍 데이터의 신속한 분석을 실현한다.
교육 개요
이 강좌는 강의, 데모가 포함되어 있습니다.
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【STEP 2】 Data Engineering on Google Cloud Platform |
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DAY 1 |
Module 1: Google Cloud Dataproc Overview |
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Module 2: Running Dataproc Jobs |
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Module 3: Integrating Dataproc with Google Cloud Platform |
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DAY 2 |
Module 4: Making Sense of Unstructured Data with Google’s Machine Learning APIs |
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Module 5: Serverless data analysis with BigQuery |
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Module 6: Serverless, autoscaling data pipelines with Dataflow |
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DAY 3 |
Module 7: Getting started with Machine Learning |
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Module 8: Building ML models with Tensorflow |
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Module 9: Scaling ML models with Cloud |
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DAY 4 |
Module 10: Feature Engineering |
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Module 11: Architecture of streaming analytics pipelines |
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Module 12: Ingesting Variable Volumes |
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DAY 5 |
Module 13: Implementing streaming pipelines |
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Module 14: Streaming analytics and dashboards |
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Module 15: High throughput and low-latency with Bigtable |
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교육 일시 및 장소
매달 개강 일정이 다릅니다. 자세한 사항은 확인하신 후 신청하시기 바랍니다.
