Ano ang pagkakaiba ng Bigquery at Cloud SQL
Ang BigQuery at Cloud SQL ay dalawang natatanging serbisyong inaalok ng Google Cloud Platform (GCP) para sa pag-iimbak at pamamahala ng data. Bagama't ang parehong mga serbisyo ay idinisenyo upang pangasiwaan ang data, mayroon silang iba't ibang layunin, functionality, at mga kaso ng paggamit. Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng BigQuery at Cloud SQL ay napakahalaga para sa pagpili ng naaangkop na serbisyo batay sa mga partikular na kinakailangan. BigQuery
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangkalahatang-ideya ng GCP, Pangkalahatang-ideya ng Data ng GCP at Imbakan
Ano ang pagkakaiba ng Dataflow at BigQuery?
Ang Dataflow at BigQuery ay parehong makapangyarihang tool na inaalok ng Google Cloud Platform (GCP) para sa pagsusuri ng data, ngunit nagsisilbi ang mga ito ng magkaibang layunin at may mga natatanging feature. Ang pag-unawa sa mga pagkakaiba sa pagitan ng mga serbisyong ito ay napakahalaga para sa mga organisasyon na pumili ng tamang tool para sa kanilang mga pangangailangan sa pagsusuri. Ang Dataflow ay isang pinamamahalaang serbisyo na ibinigay ng GCP para sa pagpapatupad ng parallel
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Pangunahing konsepto ng GCP, Daloy ng data
Paano mag-load ng malaking data sa modelo ng AI?
Ang pag-load ng malaking data sa isang modelo ng AI ay isang mahalagang hakbang sa proseso ng pagsasanay sa mga modelo ng machine learning. Kabilang dito ang paghawak ng malalaking volume ng data nang mahusay at epektibo upang matiyak ang tumpak at makabuluhang mga resulta. I-explore namin ang iba't ibang hakbang at diskarteng kasangkot sa pag-load ng malaking data sa isang modelo ng AI, partikular na gamit ang Google
Paano isinasama ang DLP API sa iba pang mga serbisyo sa Google Cloud Platform?
Ang DLP API, o Data Loss Prevention API, ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) na nagbibigay-daan sa mga developer na isama ang mga kakayahan sa proteksyon ng data sa kanilang mga application. Ang API na ito ay nagbibigay-daan sa pagtuklas at pag-redaction ng sensitibong data, gaya ng personally identifiable information (PII), credit card number, at social security number, bukod sa iba pa. Upang
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Pagprotekta sa sensitibong data sa Pag-iwas sa Pagkawala ng Data ng Cloud, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang bq command-line tool na ginagamit sa Cloud SDK?
Ang bq command-line tool ay isang mahusay na utility na ibinigay ng Cloud SDK sa Google Cloud Platform (GCP) ecosystem. Partikular itong idinisenyo upang makipag-ugnayan at pamahalaan ang data na nakaimbak sa BigQuery, ang ganap na pinamamahalaan, walang server na data warehouse ng Google. Sa bq, ang mga user ay maaaring magsagawa ng malawak na hanay ng mga operasyong nauugnay sa pagmamanipula ng data, pagsusuri, at
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Mahalagang mga tool sa linya ng utos ng Cloud SDK, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano nakakatulong ang Cloud Dataproc sa mga user na makatipid ng pera?
Ang Cloud Dataproc, isang pinamamahalaang serbisyo ng Apache Spark at Apache Hadoop na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP), ay nag-aalok ng ilang feature na tumutulong sa mga user na makatipid ng pera. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga benepisyo ng Cloud Dataproc, maaaring i-optimize ng mga user ang kanilang paggamit ng mapagkukunan, bawasan ang mga gastos sa pagpapatakbo, at samantalahin ang mga opsyon sa pagpepresyo na matipid sa gastos. Isang paraan na tinutulungan ng Cloud Dataproc ang mga user na makatipid ng pera
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Apache Spark at Hadoop kasama ang Cloud Dataproc, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano isinasama ang Cloud Datalab sa iba pang mga serbisyo ng Google Cloud Platform?
Ang Cloud Datalab, isang mahusay na interactive na tool sa pag-explore at pagsusuri ng data na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP), ay walang putol na isinasama sa iba't ibang serbisyo ng GCP upang paganahin ang mahusay at komprehensibong mga daloy ng trabaho sa pagsusuri ng data. Ang pagsasamang ito ay nagbibigay-daan sa mga user na gamitin ang buong potensyal ng mga serbisyo at tool ng GCP upang maproseso, suriin, at mailarawan ang malalaking dataset. Isa sa susi
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Sinusuri ang malalaking mga dataset gamit ang Cloud Datalab, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang Cloud Datalab at ano ang mga pangunahing tampok nito?
Ang Cloud Datalab ay isang mahusay na tool na ibinigay ng Google Cloud Platform (GCP) na nagbibigay-daan sa mga user na suriin ang malalaking dataset sa isang collaborative at interactive na paraan. Pinagsasama nito ang flexibility ng Jupyter notebook sa scalability at kadalian ng paggamit ng GCP. Nag-aalok ang Cloud Datalab ng malawak na hanay ng mga feature na ginagawa itong perpektong pagpipilian
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Sinusuri ang malalaking mga dataset gamit ang Cloud Datalab, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang ilan sa mga partikular na query at pagsusuri na sakop sa lab na ito gamit ang BigQuery at ang NCAA dataset?
Sa lab na "Exploring NCAA data with BigQuery" sa Google Cloud Platform (GCP), ilang partikular na query at pagsusuri ang maaaring isagawa gamit ang BigQuery at ang NCAA dataset. Nagbibigay ang lab na ito ng hands-on na karanasan sa paggamit ng kapangyarihan ng BigQuery para i-explore at suriin ang isang malaking dataset na nauugnay sa National Collegiate Athletic Association (NCAA).
- Inilathala sa Cloud computing, EITC/CL/GCP Google Cloud Platform, Mga lab ng GCP, Paggalugad ng data ng NCAA sa BigQuery, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang kahalagahan ng pakikipagtulungan ng Google Cloud sa NCAA at Kaggle sa konteksto ng lab?
Ang partnership sa pagitan ng Google Cloud, National Collegiate Athletic Association (NCAA), at Kaggle ay may malaking halaga sa konteksto ng GCP labs, partikular sa pag-explore ng NCAA data gamit ang BigQuery. Pinagsasama-sama ng pakikipagtulungang ito ang kadalubhasaan ng Google Cloud sa cloud computing, ang rich dataset ng NCAA, at ang platform ni Kaggle para sa mga kumpetisyon sa data science.