Skip to main content
English (en)
Русский (ru)
Українська (uk)
Deutsch (de_old)
English (de)
English (en)
Español - Internacional (es)
Français (fr)
Italiano (it)
Polski (pl)
Log In
Платформи хмарних се ...
Search courses
Courses
Факультети, кафедри
Математичний факультет
Кафедра комп'ютерних наук
Платформи хмарних сервісів
Теоретичні відомості
Лекція 5. Аналітика неструктурованих даних за допо...
Лекція 5. Аналітика неструктурованих даних за допомогою Cloud AI.
module5-1-transcript.txt
module5-1.mp4
module5-2-transcript.txt
module5-2.mp4
module5-3-transcript.txt
module5-3.mp4
module5-4-transcript.txt
module5-4.mp4
module5-5-transcript.txt
module5-5.mp4
module5-6-transcript.txt
module5-6.mp4
module5-7-lab.mp4
module5-7-transcript-lab.txt
Download folder
Previous Activity
Лекція 4. Обробка повідомлень у реальному часі за допомогою Pub/Sub, Dataflow та Data Studio.
Next Activity
Лекція 6. Створення власних моделей для ML: засоби GCP.
Jump to...
Jump to...
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 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.
Сертифікати
Підсумковий контроль 2023