Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud (SAMLAI)

 

Kursüberblick

Incorporating machine learning into data pipelines increases the ability to extract insights from data. This course covers ways machine learning can be included in data pipelines on Google Cloud. For little to no customization, this course covers AutoML. For more tailored machine learning capabilities, this course introduces Notebooks and BigQuery machine learning (BigQuery ML). Also, this course covers how to productionalize machine learning solutions by using Vertex AI.

Zielgruppe

Data Engineers

Voraussetzungen

Participants should have completed the Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals course or have equivalent experience.

Kursziele

  • Differentiate between ML, AI and deep learning.
  • Discuss the use of ML API’s on unstructured data.
  • Execute BigQuery commands from notebooks.
  • Create ML models by using SQL syntax in BigQuery.
  • Create ML models without coding by using AutoML

Preise & Trainingsmethoden

Online Training

Dauer
1 Tag

Preis
  • auf Anfrage
Klassenraum-Training

Dauer
1 Tag

Preis
  • auf Anfrage

Kurstermine

Instructor-led Online Training:   Kursdurchführung online im virtuellen Klassenraum.
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutsch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)

Online Training
Klassenraum-Option: Berlin, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Frankfurt, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)
Online Training
Klassenraum-Option: Frankfurt, Deutschland
Zeitzone: Mitteleuropäische Sommerzeit (MESZ)

Englisch

Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)

Online Training Zeitzone: Mitteleuropäische Zeit (MEZ)
FLEX Classroom Training (Hybrid-Kurs):   Kursteilnahme wahlweise vor Ort im Klassenraum oder online vom Arbeitsplatz oder von zu Hause aus.

Deutschland

Berlin
Frankfurt
Frankfurt

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