Перейти до головного вмісту
Українська (uk)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вхід
Платформи хмарних се ...
Пошук курсів
Курси
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра комп'ютерних наук
Платформи хмарних сервісів
Контроль знань
Сертифікати
Сертифікати
Приймаються сертифікати
"
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals
"
"
AWS Cloud Technical Essentials
"
"
Introduction to Microsoft Azure Cloud Services
"
Попередня секція
Лабораторна робота 6. Класифікація текстів одним із трьох запропонованих способів.
Наступна секція
Підсумковий контроль 2023
Перейти до...
Перейти до...
Форум новин
Література до курсу
Система оцінювання
Силабус
Автор
Лекція 1. Структура GCP: машина обчислень, хмарне сховище даних, великі дані, штучний інтелект, глобальна мережа, безпека
Лекція 2. Хмарне сховище даних: BigTable, Storage, SQL, Spanner, Datastore
Лекція 3. Хмарна аналітика: BigQuery, BigQuery GIS.
Лекція 4. Обробка повідомлень у реальному часі за допомогою Pub/Sub, Dataflow та Data Studio.
Лекція 5. Аналітика неструктурованих даних за допомогою Cloud AI.
Лекція 6. Створення власних моделей для ML: засоби GCP.
Лабораторна робота 1. Вивчення публічно доступного датасета у BigQuery. (10 балів)
Лабораторна робота 2. Обчислення рекомендацій для покупців з використанням Cloud SQL
Лабораторна робота 3. Передбачення нових покупок за допомогою BigQuery ML.
Лабораторна робота 4. Створення потокової обробки даних з Dataflow.
Лабораторна робота 5. Класифікація хмар за допомогою Google AutoML.
Лабораторна робота 6. Класифікація текстів одним із трьох запропонованих способів.
Підсумковий контроль 2023