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Scientific Data Processing

Advanced Steps 7h 30m 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.

Infrastructure Data Business Transformation Machine Learning

Prerequisites

This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.

Quest Outline

Atelier pratique

Présentation de SQL pour BigQuery et Cloud SQL

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser les principales clauses SQL et vous entraîner à exécuter des requêtes structurées sur BigQuery et Cloud SQL.

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Atelier pratique

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.

Atelier pratique

Données météorologiques dans BigQuery

Dans cet atelier, vous allez analyser un historique d'observations météorologiques à l'aide de BigQuery et utiliser des données météorologiques avec d'autres ensembles de données. Cet atelier fait partie d'une série d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

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.

Atelier pratique

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.

Atelier pratique

Analyser les données relatives à la natalité à l'aide de Datalab et BigQuery

Dans cet atelier, vous analyserez un grand ensemble de données (137 millions de lignes) sur la natalité à l'aide de Google BigQuery et de Cloud Datalab. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Prédire le poids d'un bébé à l'aide de TensorFlow sur Cloud ML Engine

Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner, évaluer et déployer un modèle de machine learning pour prédire le poids d'un bébé. Vous allez ensuite envoyer des requêtes au modèle pour effectuer des prédictions en ligne. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

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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