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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools in der Google Cloud nutzen können, um Ihre Daten zu erfassen, zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse für Ihre Forschung zu gewinnen. Sie erhalten eine Einführung in die Tools, die von Forschern in der Google Cloud verwendet werden. Anschließend lernen Sie, wie Sie Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten in Cloud Storage bzw. BigQuery einlesen. Als nächstes lernen Sie, wie Sie Ihre Daten kuratieren und die Kosten in Google Cloud verstehen können. Schließlich lernen Sie, wie Sie Notebook-Umgebungen und andere Google Cloud-Tools für deskriptive und prädiktive Analysen nutzen können.
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Kursinhalt
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- Google Cloud-Demos für Forscher
- Google Projekt-Konzepte
- Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud
- BigQuery
- Vertex AI Notebooks
- Maschinelles Lernen
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Zielgruppe
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Grundlagentraining für Forscher, die Google Cloud für die Erfassung, Verwaltung und Nutzung ihrer Daten nutzen möchten.
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Voraussetzungen
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Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche werden empfohlen, sind aber nicht erforderlich:
- Grundkenntnisse über Datentypen und SQL
- Grundlegende Programmierkenntnisse
- Modelle des maschinellen Lernens wie überwachte und nicht überwachte Modelle
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Kursziel
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- Verständnis der in Google Cloud verfügbaren Produkte für die Forschung
- Laden unstrukturierter und strukturierter Daten in Google Cloud
- Verwaltung des Zugriffs und Freigabe Ihrer Daten in Google Cloud
- Verstehen Sie Kosten auf Google Cloud
- Nutzung von Jupyter Notebook-Umgebungen in Vertex AI Workbench
- Nutzung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud
| Google Cloud-Demos für Forscher |
| Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine |
| Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery |
| Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Bildverarbeitungsmodells mit AutoML Vision |
| Google Project-Konzepte |
| Organisieren von Ressourcen in Google Cloud |
| Kontrolle des Zugangs zu Projekten und Ressourcen |
| Kosten- und Rechnungsmanagement |
| Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud |
| Interaktion mit Google Cloud |
| Erstellen und Verwalten von Cloud Storage Buckets |
| Virtuelle Maschinen der Compute Engine |
| Die Kosten der Datenverarbeitung verstehen |
| Einführung in HPC auf Google Cloud |
| Übung 1: Erstellen und Verwalten einer virtuellen Maschine (Linux) und eines Cloud-Speichers |
| BigQuery |
| BigQuery-Grundlagen |
| Abfrage öffentlicher Datensätze |
| Importieren und Exportieren von Daten in BigQuery |
| Verbinden mit Looker Studio |
| Übung 3: Grundlagen von BigQuery und Looker Studio |
| Vertex AI Notebooks |
| Freigabe von APIs und Diensten |
| Vertex AI |
| Vertex-Workbench |
| Verbinden von Jupyter-Notebooks mit BigQuery |
| Übung 4: Interaktion mit BigQuery mit Python und R in Jupyter Notebooks |
| Maschinelles Lernen |
| Arten von ML innerhalb von Google Cloud |
| Vorgefertigte ML-APIs |
| Vertex AI AutoML |
| BigQuery ML |
| Übung 5: Optionale Übungen (zum Mitnehmen), aus denen Sie wählen können: |
| Extrahieren, Analysieren und Übersetzen von Text aus Bildern mit den Cloud ML APIs |
| Identifizieren Sie beschädigte Autoteile mit Vertex AutoML Vision |
| Erste Schritte mit BigQuery Machine Learning |
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Classroom Training
- Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!
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Online Training
- Möchten Sie einen Kurs online besuchen? Zu diesem Kursthema bieten wir Ihnen Online-Kurstermine an. Als Teilnehmer benötigen Sie dazu einen PC mit Internet-Anschluss (mindestens 1 Mbit/s), ein Headset, falls Sie per VoIP arbeiten möchten und optional eine Kamera. Weitere Informationen und technische Empfehlungen finden Sie hier.
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Inhouse-Schulung
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Benötigen Sie einen maßgeschneiderten Kurs für Ihr Team? Neben unserem Standard-Angebot bieten wir Ihnen an, Kurse speziell nach Ihren Anforderungen zu gestalten. Gerne beraten wir Sie hierzu und erstellen Ihnen ein individuelles Angebot.
Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.-
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools in der Google Cloud nutzen können, um Ihre Daten zu erfassen, zu verwalten und zu nutzen, um Erkenntnisse für Ihre Forschung zu gewinnen. Sie erhalten eine Einführung in die Tools, die von Forschern in der Google Cloud verwendet werden. Anschließend lernen Sie, wie Sie Ihre unstrukturierten und strukturierten Daten in Cloud Storage bzw. BigQuery einlesen. Als nächstes lernen Sie, wie Sie Ihre Daten kuratieren und die Kosten in Google Cloud verstehen können. Schließlich lernen Sie, wie Sie Notebook-Umgebungen und andere Google Cloud-Tools für deskriptive und prädiktive Analysen nutzen können.
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Kursinhalt
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- Google Cloud-Demos für Forscher
- Google Projekt-Konzepte
- Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud
- BigQuery
- Vertex AI Notebooks
- Maschinelles Lernen
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Zielgruppe
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Grundlagentraining für Forscher, die Google Cloud für die Erfassung, Verwaltung und Nutzung ihrer Daten nutzen möchten.
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Voraussetzungen
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Kenntnisse in einem oder mehreren der folgenden Bereiche werden empfohlen, sind aber nicht erforderlich:
- Grundkenntnisse über Datentypen und SQL
- Grundlegende Programmierkenntnisse
- Modelle des maschinellen Lernens wie überwachte und nicht überwachte Modelle
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Kursziel
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- Verständnis der in Google Cloud verfügbaren Produkte für die Forschung
- Laden unstrukturierter und strukturierter Daten in Google Cloud
- Verwaltung des Zugriffs und Freigabe Ihrer Daten in Google Cloud
- Verstehen Sie Kosten auf Google Cloud
- Nutzung von Jupyter Notebook-Umgebungen in Vertex AI Workbench
- Nutzung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud
| Google Cloud-Demos für Forscher |
| Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine |
| Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery |
| Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Bildverarbeitungsmodells mit AutoML Vision |
| Google Project-Konzepte |
| Organisieren von Ressourcen in Google Cloud |
| Kontrolle des Zugangs zu Projekten und Ressourcen |
| Kosten- und Rechnungsmanagement |
| Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud |
| Interaktion mit Google Cloud |
| Erstellen und Verwalten von Cloud Storage Buckets |
| Virtuelle Maschinen der Compute Engine |
| Die Kosten der Datenverarbeitung verstehen |
| Einführung in HPC auf Google Cloud |
| Übung 1: Erstellen und Verwalten einer virtuellen Maschine (Linux) und eines Cloud-Speichers |
| BigQuery |
| BigQuery-Grundlagen |
| Abfrage öffentlicher Datensätze |
| Importieren und Exportieren von Daten in BigQuery |
| Verbinden mit Looker Studio |
| Übung 3: Grundlagen von BigQuery und Looker Studio |
| Vertex AI Notebooks |
| Freigabe von APIs und Diensten |
| Vertex AI |
| Vertex-Workbench |
| Verbinden von Jupyter-Notebooks mit BigQuery |
| Übung 4: Interaktion mit BigQuery mit Python und R in Jupyter Notebooks |
| Maschinelles Lernen |
| Arten von ML innerhalb von Google Cloud |
| Vorgefertigte ML-APIs |
| Vertex AI AutoML |
| BigQuery ML |
| Übung 5: Optionale Übungen (zum Mitnehmen), aus denen Sie wählen können: |
| Extrahieren, Analysieren und Übersetzen von Text aus Bildern mit den Cloud ML APIs |
| Identifizieren Sie beschädigte Autoteile mit Vertex AutoML Vision |
| Erste Schritte mit BigQuery Machine Learning |
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Classroom Training
- Bevorzugen Sie die klassische Trainingsmethode? Ein Kurs in einem unserer Training Center, mit einem kompetenten Trainer und dem direkten Austausch zwischen allen Teilnehmern? Dann buchen Sie einen der Classroom Training Termine!
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Online Training
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Inhouse-Schulung
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Die gesamte Beschreibung dieses Kurses mit Terminen und Preisen zum Download als PDF.