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Scientific Data Processing

Advanced 6 étapes 6 heures 30 crédits

Big data, machine learning, and scientific data? It sounds like the perfect match. In this advanced-level quest, you will get hands-on practice with GCP services like Big Query, Dataproc, and Tensorflow by applying them to use cases that employ real-life, scientific data sets. By getting experience with tasks like earthquake data analysis and satellite image aggregation, Scientific Data Processing will expand your skill set in big data and machine learning so you can start tackling your own problems across a spectrum of scientific disciplines.

Infrastructure Data Business Transformation Machine Learning

Prérequis :

This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.

Quest Outline

Atelier pratique

Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser les principales clauses SQL et vous entraîner à exécuter des requêtes structurées dans BigQuery et Cloud SQL.

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Atelier pratique

Louer une VM pour traiter des données sur des séismes

Cet atelier vous explique comment démarrer une machine virtuelle, configurer ses paramètres de sécurité et y accéder à distance, puis comment effectuer manuellement les étapes d'un pipeline de données de type "Ingestion, transformation, publication". Cet atelier fait partie d'une série portant sur le traitement de données scientifiques.

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Atelier pratique

Données météorologiques dans BigQuery

Dans cet atelier, vous allez analyser un historique d'observations météorologiques à l'aide de BigQuery et mettre des données météorologiques en relation avec d'autres ensembles de données. Cet atelier fait partie d'une série d'ateliers sur le traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Distributed Image Processing in Cloud Dataproc

In this lab, you will learn how to use Apache Spark on Cloud Dataproc to distribute a computationally intensive image processing task onto a cluster of machines.

Atelier pratique

Analyser les données relatives à la natalité à l'aide de Datalab et BigQuery

Dans cet atelier, vous analyserez un grand ensemble de données (137 millions de lignes) sur la natalité à l'aide de Google BigQuery et de Cloud Datalab. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Prédire le poids d'un bébé à l'aide de TensorFlow sur la plateforme AI

Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner, évaluer et déployer un modèle de machine learning pour prédire le poids d'un bébé. Vous allez ensuite envoyer des requêtes au modèle pour effectuer des prédictions en ligne. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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