Kursüberblick
Dieser Kurs ist eine Einführung in die Erstellung von Prognoselösungen mit Google Cloud. Sie beginnen mit Sequenzmodellen und Zeitreihengrundlagen. Anschließend durchlaufen Sie einen durchgängigen Arbeitsablauf: von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung bis zur Bereitstellung mit Vertex AI. Schließlich lernen Sie die Lektionen und Tipps aus einem Anwendungsfall im Einzelhandel und wenden das Wissen an, indem Sie Ihre eigenen Prognosemodelle erstellen.
Zielgruppe
Professionelle Datenanalysten, Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure, die leistungsstarke End-to-End-Prognoselösungen auf Google Cloud erstellen und den Workflow automatisieren möchten.
Voraussetzungen
Mit einer oder mehreren der folgenden Eigenschaften:
- Grundkenntnisse der Python-Syntax
- Grundlegendes Verständnis von Modellen des maschinellen Lernens
- Frühere Erfahrungen bei der Entwicklung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud
Kursziele
- Verstehen der wichtigsten Konzepte und Anwendungen eines Sequenzmodells, von Zeitreihen und Prognosen.
- Identifizieren Sie die Optionen zur Entwicklung eines Prognosemodells auf Google Cloud.
- Beschreiben Sie den Arbeitsablauf zur Entwicklung eines Prognosemodells mit Hilfe von Vertex AI.
- Vorbereitung von Daten (einschließlich Ingestion und Feature Engineering) unter Verwendung von BigQuery und von Vertex verwalteten Datensätzen.
- Trainieren Sie ein Prognosemodell und bewerten Sie die Leistung mit Hilfe von AutoML.
- Einsatz und Überwachung eines Prognosemodells mit Hilfe von Vertex AI Pipelines.
- Erstellen Sie eine durchgängige Prognoselösung unter Verwendung eines Einzelhandelsdatensatzes.
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