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coursera GCP tensorflow专项课

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[Coursera]Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform Specialization #na - 2020-06-01@google cloud
https://www.coursera.org/specializations/advanced-machine-learning-tensorflow-gcp

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https://www.coursera.org/special...ning-tensorflow-gcp
想学学tensorflow,有人上过吗?求经验。
有人一起上吗?今天6/1开始。

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咿呀咿呀哟 2020-6-2 10:31:32 | 显示全部楼层
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刷完整套课 感觉如果日常工作需要gcp还是蛮有用的 现在跳槽到新公司用aws 这些用处就不大了
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咿呀咿呀哟 发表于 2020/06/02 10:31:32
刷完整套课 感觉如果日常工作需要gcp还是蛮有用的 现在跳槽到新公司用aws 这些用处就不大了
好的,我们公司就是用的gcp。
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俩王四个二 2020-6-2 11:41:19 | 显示全部楼层
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其实,你明天登陆看看就从6/2开始,,,每一天都是开始的一天。
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GCP Big Data and ML Fundamentals
Week 1完成✅ (6小时)
Key takeaways
1. GCP架构:计算和存储分离,并由高速网络支持data access,自动管理cluster分配和运行,减少ops support
2. 如何把本地job转移到GCP:数据存至Cloud SQL,job提交到dataproc
3. ML with Big Query: 用sql完成feature engineering, modeling,evaluation, prediction (没想到BQ这么强大,不过modeling感觉有点慢)
Lab practice: cloud sql (sql), dataproc (pyspark), big query (sql, ML)

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heeee 发表于 2020/06/14 10:21:09
GCP Big Data and ML Fundamentals
Week 1完成✅ (6小时)
Key t...
同感兴趣,想看看big query performance怎样
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GCP Big data and ML Fundamentals ✅
Week 2 ✅ 5小时
Key takeaways
1. Big data pipeline: 用GCP实现pub/sub实时系统,Big Query存储+GC Dataflow设计pipeline(在UI上指定input,output,不用写code)+GC Data Studio生成可视化dashboard(可从Big Query export结果到Data Studio做图表,尴尬的是lab的Data Studio打不开…可能今天网有点慢?)
2. ML with GCP有三种方法。第一种是week 1里教的Big Query,所有步骤都可以写sql完成,但是model可能有限。第二种是autoML,把数据导入GC Storage,其他步骤全部在UI操作,相当于用自己的数据训练autoML给定任务相关的模型,但是训练过程看不到任何输出,只能干等几十分钟结束(最后还是没耐心等到结束)。第三种就是自己写模型,在GCP的notebook上写tensorflow/Keras code,同时也支持Big Query sql code处理数据(这点感觉和pyspark有点像)。
Lab practice: Cloud Storage, Big Query, Cloud Dataflow, Cloud Stdio(打不开), autoML

第一门课结束,感觉对GCP有了high level的认识,也知道了在GCP上用ML的不同方法。总体感觉功能强大,面面俱到,操作简单,对一些有ML需求的小公司可能很有用。Dataflow pipeline有点意思,但是不能确定用于实际的可行性。这个专项课比较偏data engineering,准备之后去上Advanced ML with tesorflow on GCP专项课。

补充内容 (2020-6-14 18:53):
突然发现自己发的link就是Advanced ML专项课,结果我enroll到另一个去了😅
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