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Scientific Data Processing

Advanced 8 Labs 7h 25m 46 Credits

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.

Quest Outline

Praxisorientiertes Lab

Introduction to SQL for BigQuery and Cloud SQL

In this lab you will learn fundamental SQL clauses and will get hands on practice running structured queries on BigQuery and Cloud SQL.

Praxisorientiertes Lab

Rent-a-VM to Process Earthquake Data

In this lab you spin up a virtual machine, configure its security, access it remotely, and then carry out the steps of an ingest-transform-and-publish data pipeline manually. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

Praxisorientiertes Lab

Wetterdaten in BigQuery

In diesem Lab analysieren Sie Wetterbeobachtungen mit BigQuery und verwenden Wetterdaten in Verbindung mit anderen Datasets. Das Lab ist Teil einer Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

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.

Praxisorientiertes Lab

Distributed Computation of NDVI from Landsat Images Using Cloud Dataflow

In this lab you process Landsat data in a distributed manner using Apache Beam and Cloud Dataflow. This lab is part of a series of labs on processing scientific data.

Praxisorientiertes Lab

Geburtsratendaten mit Datalab und BigQuery analysieren

In diesem Lab analysieren Sie mithilfe von Google BigQuery und Cloud Datalab ein großes Geburtenraten-Dataset mit 137 Millionen Zeilen. Dieses Lab ist Teil einer Lab-Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Mit TensorFlow in Cloud ML Engine das Gewicht eines Säuglings vorhersagen

In diesem Lab trainieren, evaluieren und implementieren Sie ein ML-Modell, mit dem Sie Vorhersagen über das Gewicht eines Säuglings treffen können. Anschließend senden Sie Requests an das Modell, um Onlinevorhersagen zu erstellen. Dieses Lab ist Teil einer Reihe zur Verarbeitung wissenschaftlicher Daten.

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Praxisorientiertes Lab

Image Classification of Coastline Images Using TensorFlow on Cloud ML Engine

In this lab, you carry out a transfer learning example based on Inception-v3 image recognition neural network. The objective is to classify coastline images captured using drones based on their potential for flood damage.

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