Интеллектуальная аналитика и машинное обучение на GCP

Современные компании генерируют огромные объемы данных, но их реальная ценность заключается в получении предсказуемых выводов. Интеграция машинного обучения в потоки данных позволяет автоматизировать принятие решений и выявлять скрытые закономерности в масштабе. В этом курсе вы узнаете основные понятия, связанные с анализом данных и машинным обучением в облаке. Вы пройдете путь от понимания основных понятий хранилища данных до внедрения интеллектуальных моделей непосредственно в аналитические рабочие процессы с помощью инструментов GCP. Что вы узнаете: - Понять основы облачного хранения данных и интеллектуальных аналитических трубопроводов. - Создание и развертывание моделей машинного обучения непосредственно в базах данных с использованием BigQuery ML. - Применять автоматизированные решения машинного обучения с AutoML для быстрого прототипирования модели. - Изучите современные концепции MLOps и оркестровку конвейера, чтобы держать модели в курсе. - Интегрировать основные возможности генеративного ИИ и больших языковых моделей в аналитические рабочие процессы. Курс начинается с основных определений машинного обучения и архитектуры данных, а затем переходит к практическим текстовым упражнениям. Вы изучите реальные сценарии, проанализируете фрагменты кода и узнаете, как структурировать сквозные конвейеры интеллектуальной аналитики. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, начинающих ученых данных и энтузиастов облака, которые хотят использовать машинное обучение без глубокого опыта в сложном кодировании. Начните свой путь к облачному искусственному интеллекту и измените способы анализа данных.