PyData Mumbai рада провести серию практических семинаров по Google Cloud Platform в сотрудничестве с Google.

Повестка дня сериала будет следующей:

Обратите внимание:
а. Все темы будут представлять собой практические занятия на основе Google Cloud.
б. Пожалуйста, посетите страницу встречи для каждого дня (предоставленную ниже вместе с повесткой дня на каждый день), чтобы узнать больше о повестке дня, месте проведения, времени и ответе на приглашение.
в. Поскольку вы получите доступ к GCP, зарегистрируйтесь по предоставленному URL-адресу формы Google (отдельно на каждый день, пожалуйста, найдите URL-адреса ниже) с идентификатором электронной почты, который вы будете использовать для доступа к облачным лабораториям.

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

День 1: 29 июня 2019 г.
Тема: Инжиниринг данных на Google Cloud Platform
Встреча: http://bit.ly/cloud_day1
Регистрация: http://bit.ly /day1_reg

Лаборатории, которые необходимо охватить:

  1. Основы GCP -
    а. Экскурсия по Qwiklabs и GCP: понимание основ
    b. Создание виртуальной машины
    c. Начало работы с Cloud Shell и gcloud
  2. Исходный уровень: данные, машинное обучение, искусственный интеллект
    а. Облачная подготовка данных
    б. Облачный поток данных
    c. Cloud Dataproc: консоль и командная строка
  3. Инжиниринг данных
    а. Создание конвейера преобразования данных с помощью Cloud Dataprep
    b. Выполнение конвейера обработки текста больших данных в Cloud Dataflow
    c. Создание конвейера аналитики IoT на GCP
    d. Обработка ETL на GCP с использованием Dataflow и BigQuery
  4. Научная обработка данных
    а. Введение в SQL для BigQuery и Cloud SQL
    б. Анализ данных о погоде в BigQuery
    c. Распределенная обработка изображений в Cloud Dataproc
    d. Анализ данных о рождении с помощью Datalab и BigQuery

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

День 2: 20 июля 2019 г.
Тема: DevOps на Google Cloud Platform
Встреча: http://bit.ly/cloud_day2
Регистрация: http://bit.ly/ day2_reg

Лаборатории, которые необходимо охватить:

  1. Основы GCP -
    а. Kubernetes Engine: запуск Qwik
  2. Исходный показатель: инфраструктура
    a. Облачное хранилище: Qwik Start — Консоль
    б. Облачный IAM: Qwik Start
    c. Stackdriver: Qwik Start
    d. Облачные функции: Qwik Start — Консоль
    e. Google Cloud Pub/Sub: Qwik Start — Python
  3. Kubernetes в облаке Google
    а. Введение в Docker
    б. Оркестрация облака с помощью Kubernetes
    c. Управление развертываниями с помощью Kubernetes Engine
    d. Непрерывная доставка с Jenkins в Kubernetes Engine
  4. Решения Kubernetes
    а. Kubeflow от начала до конца
    б. Awwvision: API Cloud Vision из кластера Kubernetes

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

День 3: 10 августа 2019 г.
Тема: Наука о данных на платформе Google Cloud (часть 1)
Встреча: http://bit.ly/cloud_day3
Регистрация: http:/ /bit.ly/day3_reg

Лаборатории, которые необходимо охватить:

  1. Исходный уровень: данные, машинное обучение, искусственный интеллект
    а. Cloud Natural Language API: Qwik Start
    b. Google Cloud Speech API: Qwik Start
    c. Видеоаналитика: Qwik Start
  2. Наука о данных в GCP — часть 1
    a. Введение в SQL для BigQuery и Cloud SQL
    б. Загрузка данных в облако
    c. Загрузка данных в облако с помощью Google App Engine
    d. Загрузка данных в Google Cloud SQL
    e. Визуализация данных с помощью Google Data Studio
    f. Обработка данных с помощью Google Cloud Dataflow
    g. Визуализируйте геопространственные данные в реальном времени с помощью Google Data Studio
    h. Загрузка данных в Google BigQuery для исследовательского анализа данных
    i. Исследовательский анализ данных с использованием Google Cloud Datalab
    j. Оценка модели данных
  3. API машинного обучения
    а. Введение в API в Google
    б. Извлечение, анализ и перевод текста из изображений с помощью API Cloud ML
    c. Классифицировать текст по категориям с помощью Natural Language API
    d. Облачный ML-движок

— — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — — —

День 4: 24 августа 2019 г.
Тема: Наука о данных на платформе Google Cloud (часть 2) и Интернет вещей
Встреча: http://bit.ly/cloud_day4
Регистрация: http ://bit.ly/day4_reg

Лаборатории, которые необходимо охватить:

  1. Наука о данных в GCP — часть 1
    a. Машинное обучение с помощью Spark в Google Cloud Dataproc
    б. Машинное обучение с помощью TensorFlow
    c. Распределенное машинное обучение с помощью Google Cloud ML
    d. Машинное обучение в реальном времени с помощью Google Cloud ML
    e. Байесовская классификация с Cloud Datalab, Spark и Pig в Google Cloud Dataproc
  2. Интернет вещей на GCP
    а. Интернет вещей: Qwik Start
    б. Потоковая передача данных IoT в Google Cloud Storage
    c. Потоковая передача данных IoT Core в Dataprep
    d. Создание конвейера аналитики Интернета вещей на Google Cloud Platform
    e. Экскурсия по Cloud IoT Core
    f. Использование ведения журнала Stackdriver с базовыми устройствами IoT
    g. Использование Firestore с Cloud IoT Core для настройки устройства
    h. Потоковая передача IoT Kafka в Google Cloud Pub/Sub