멀티캠퍼스

통합검색

검색도우미 기능을 다시 켤때는
검색창에서 검색도우미 열기를 클릭하세요

과정상세

[공인] Data Engineering on Google Cloud Platform

thumbnail image
집합

초급

[공인] Data Engineering on Google Cloud Platform

0

like 0

0원 (VAT없음)

과정요약

과정요약
학습시간 35시간 난이도 초급
교육비 지원 고용보험 비환급 평가항목 출석률 80%
수료기준 정원 24 명

과정소개

제목 없음

<환불/취소 기준>
본 과정은 교육시작 1일 전(Working Day) 12부터 교육비 환불이 불가합니다.

 본 과정은 구글 클라우드 플랫폼에서 데이터 처리 시스템을 설계하고 구축하는 데 필요한 방법을 학습하는 과정입니다.


  본 과정에서는 Google Cloud Platform (GCP) 의 주요 빅데이터 및 머신러닝 제품의 목적과 가치를 소개합니다.

 

 데이터 처리 시스템을 설계하고 데이터 파이프 라인을 구축합니다. 스트리밍 데이터를 다루며, 데이터를 분석하고 머신러닝을 수행하는 방법을 적용해 보는 과정입니다.


  ※ 멀티캠퍼스는 구글 공인 교육 파트너사인 락플레이스와 협약을 통해 본 교육 관련 업무를 위탁 운영하고 있습니다

학습목표

  • - 클라우드 플랫폼 프로덕션 환경에서 실제로 작업하고, 외부 응용 프로그램을 개발할 수 있다.

학습대상

  • - 데이터 변환을 관리하는 숙련된 개발자
  • - 데이터 사이언티스트 및 분석가

과정목차 35

  • 1 일차
      • Module 1: Google Cloud Dataproc Overview
      • Module 1: Google Cloud Dataproc Overview
      • Module 1: Google Cloud Dataproc Overview
      • Module 2: Running Dataproc Jobs
      • Module 2: Running Dataproc Jobs
      • Module 3: Integrating Dataproc with Google Cloud Platform
      • Module 3: Integrating Dataproc with Google Cloud Platform
  • 2 일차
      • Module 4: Making Sense of Unstructured Data with Google’s Machine Learning APIs
      • Module 4: Making Sense of Unstructured Data with Google’s Machine Learning APIs
      • Module 4: Making Sense of Unstructured Data with Google’s Machine Learning APIs
      • Module 5: Serverless data analysis with BigQuery
      • Module 5: Serverless data analysis with BigQuery
      • Module 6: Serverless, autoscaling data pipelines with Dataflow
      • Module 6: Serverless, autoscaling data pipelines with Dataflow
  • 3 일차
      • Module 7: Getting started with Machine Learning
      • Module 7: Getting started with Machine Learning
      • Module 7: Getting started with Machine Learning
      • Module 8: Building ML models with Tensorflow
      • Module 8: Building ML models with Tensorflow
      • Module 9: Scaling ML models with Clou의
      • Module 9: Scaling ML models with Clou의
  • 4 일차
      • Module 10: Feature Engineering
      • Module 10: Feature Engineering
      • Module 10: Feature Engineering
      • Module 11: Architecture of streaming analytics pipelines
      • Module 11: Architecture of streaming analytics pipelines
      • Module 12: Ingesting Variable Volumes
      • Module 12: Ingesting Variable Volumes
  • 5 일차
      • Module 13: Implementing streaming pipelines
      • Module 13: Implementing streaming pipelines
      • Module 13: Implementing streaming pipelines
      • Module 14: Streaming analytics and dashboards
      • Module 14: Streaming analytics and dashboards
      • Module 15: High throughput and low-latency with Bigtable
      • Module 15: High throughput and low-latency with Bigtable

수강후기 0

평균평점

0 / 5.0

  • 등록된 수강후기가 없습니다