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Scientific Data Processing

Advanced 8 Laboratórios 7h 25m 46 Créditos

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

Laboratório prático

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.

Laboratório prático

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.

Laboratório prático

Dados meteorológicos no BigQuery

Neste laboratório, você analisará observações meteorológicas históricas usando o BigQuery e usará dados meteorológicos com outros conjuntos de dados. Este laboratório faz parte de uma série sobre o processamento de dados científicos.

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Laboratório prático

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.

Laboratório prático

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.

Laboratório prático

Analisar dados de natalidade usando o Datalab e o BigQuery

Neste laboratório, você analisará um grande conjunto de dados de natalidade (137 milhões de linhas) usando o Google BigQuery e o Cloud Datalab. Este laboratório faz parte de uma série de laboratórios sobre processamento de dados científicos.

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Laboratório prático

Prever o peso de bebês com o TensorFlow no Cloud ML Engine

Neste laboratório, você treinará, avaliará e implantará um modelo de aprendizado de máquina para prever o peso de um bebê. Depois, enviará solicitações ao modelo para fazer previsões on-line. Este laboratório faz parte de uma série de laboratórios sobre o processamento de dados científicos.

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Laboratório prático

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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