Перейти к основному содержанию
Русский (ru)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Вход
Платформи хмарних се ...
Поиск курса
Курсы
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра комп'ютерних наук
Платформи хмарних сервісів
Практичні завдання
Лабораторна робота 2. Обчислення рекомендацій для ...
Лабораторна робота 2. Обчислення рекомендацій для покупців з використанням Cloud SQL
accommodation.csv
3 October 2022, 13:11
rating.csv
3 October 2022, 13:11
Recommending Products Using Cloud SQL and Spark.pdf
3 October 2022, 13:11
Предыдущий акт. элемент
Лабораторна робота 1. Вивчення публічно доступного датасета у BigQuery. (10 балів)
Следующий акт. элемент
Лабораторна робота 3. Передбачення нових покупок за допомогою BigQuery ML.
Перейти на...
Перейти на...
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 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.
Сертифікати
Підсумковий контроль 2023