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Google Cloud Fundamentals for Researchers (GCFR) - Online Training

Inhalte

Modul 1 - Google Cloud-Demos für Forscher

  • Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine
  • Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery
  • Demo: Trainieren eines benutzerdefinierten Bildverarbeitungsmodells mit AutoML Vision

Modul 2 - Google Project-Konzepte

  • Organisieren von Ressourcen in Google Cloud
  • Kontrolle des Zugangs zu Projekten und Ressourcen
  • Kosten- und Rechnungsmanagement

Modul 3 - Datenverarbeitung und Speicherung in der Google Cloud

  • Interaktion mit Google Cloud
  • Erstellen und Verwalten von Cloud Storage Buckets
  • Virtuelle Maschinen der Compute Engine
  • Die Kosten der Datenverarbeitung verstehen
  • Einführung in HPC auf Google Cloud
  • Übung 1: Erstellen und Verwalten einer virtuellen Maschine (Linux) und eines Cloud-Speichers

Modul 4 - BigQuery

  • BigQuery-Grundlagen
  • Abfrage öffentlicher Datensätze
  • Importieren und Exportieren von Daten in BigQuery
  • Verbinden mit Looker Studio
  • Übung 3: Grundlagen von BigQuery und Looker Studio

Modul 5 - Vertex AI Notebooks

  • Freigabe von APIs und Diensten
  • Vertex AI
  • Vertex-Workbench
  • Verbinden von Jupyter-Notebooks mit BigQuery
  • Übung 4: Interaktion mit BigQuery mit Python und R in Jupyter Notebooks

Modul 6 - Maschinelles Lernen

  • Arten von ML innerhalb von Google Cloud
  • Vorgefertigte ML-APIs
  • Vertex AI AutoML
  • BigQuery ML
  • Übung 5: Optionale Übungen (zum Mitnehmen), aus denen Sie wählen können:
    • Extrahieren, Analysieren und Übersetzen von Text aus Bildern mit den Cloud ML APIs
    • Identifizieren Sie beschädigte Autoteile mit Vertex AutoML Vision
    • Erste Schritte mit BigQuery Machine Learning

Lernziele
  • Verständnis der in Google Cloud verfügbaren Produkte für die Forschung
  • Laden unstrukturierter und strukturierter Daten in Google Cloud
  • Verwaltung des Zugriffs und Freigabe Ihrer Daten in Google Cloud
  • Verstehen Sie Kosten auf Google Cloud
  • Nutzung von Jupyter Notebook-Umgebungen in Vertex AI Workbench
  • Nutzung von Lösungen für maschinelles Lernen in der Google Cloud

Zielgruppen

Einführungsschulung für Forscher, die Google Cloud für die Erfassung, Verwaltung und Nutzung ihrer Daten nutzen möchten.

Modul 1 - Google Cloud-Demos für Forscher

  • Demo: Bereitstellung virtueller Maschinen der Compute Engine
  • Demo: Abfrage von einer Milliarde Datenzeilen in Sekunden mit BigQuery
  • Demo: Trainieren eines benutze...
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Termine und Orte

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SG-Seminar-Nr.: 8593627

Anbieter-Seminar-Nr.: 1PSPWN44PO

Termine

  • 14.10.2026

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  • Deutsch
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