Phân tích thông minh và học máy trên GCP

Các doanh nghiệp hiện đại tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng giá trị thực sự nằm ở việc biến dữ kiện thô thành kiến thức dự đoán. Hợp nhất học máy trực tiếp vào các luồng dữ liệu của bạn cho phép bạn tự động hóa ra quyết định và khám phá các mô hình ẩn theo quy mô. Trong khóa học dựa trên văn bản này, bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu dữ liệu sang một người thực hành có khả năng thiết kế các đường ống phân tích thông minh trên GCP. Bạn sẽ khám phá cách tận dụng các mô hình AI được xây dựng trước, xây dựng các mô mẫu tùy chỉnh trực tiếp trong kho dữ liệu của bạn, và triển khai các luồng công việc học máy. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm học máy cơ bản, thuật ngữ phân tích thông minh và cấu trúc đường ống dữ liệu; Cấu hình các giải pháp AutoML cho việc triển khai mô hình nhanh chóng với mã hóa tối thiểu; Tạo và truy vấn các mô hình học máy tùy chỉnh trong kho dữ kiện của bạn bằng cách sử dụng BigQuery ML; Ứng dụng các nguyên tắc MLOps hiện đại để quản lý, giám sát, và quy mô các luồng công việc phân tích của bạn; Tìm hiểu các tích hợp AI hiện đại, bao gồm các khái niệm kỹ thuật và tìm kiếm vector cơ bản; Thực hành thiết kế các đường ống dữ liệu từ đầu đến cuối chuyển đổi dữ kiện thô thành dự đoán thông minh. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu và các cột trụ cơ bản của phân tích dữ liệu đám mây. Từ đó, bạn sẽ tiến triển qua các bài học văn bản có cấu trúc bao gồm học máy tự động, mô hình dựa trên SQL và chiến lược triển khai thực tế. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển và người đam mê công nghệ muốn bước vào thế giới AI dựa trên đám mây. Không cần phải học máy trước hoặc kinh nghiệm lập trình cao cấp. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để khám phá sức mạnh của phân tích thông minh trên GCP.