coursera GCP tensorflow专项课

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。

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

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。

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。

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)

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

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😅