Einführung in Vertex AI Notebooks für Cloud Data Science

Cloud-basierte Notebooks sind der Eckpfeiler moderner Data Science und bieten skalierbare Rechenressourcen ohne lästige lokale Einrichtung. Dieser schriftliche Kurs führt Sie durch die Konfiguration und Verwendung von Vertex AI Notebooks, um Ihre Machine-Learning-Experimente zu optimieren. Sie werden von der Ausführung lokaler Experimente zur Verwaltung sicherer, in der Cloud gehosteter Jupyter-Umgebungen übergehen. Sie lernen, mit Daten umzugehen, sauberen Code zu schreiben und moderne MLOps-Prinzipien direkt in Ihren Cloud-Arbeitsbereich zu integrieren. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie Vertex AI Notebook-Instanzen und grundlegende Konzepte der Cloud-Infrastruktur. 2. Konfigurieren und Anpassen von JupyterLab-Umgebungen für Data Science-Workloads. 3. Verwalten Sie die Datenaufnahme und -speicherung mit modernen Dataframe-Bibliotheken und Cloud-Speicher-Buckets. 4. Wenden Sie grundlegende MLOps-Workflows auf Versionen an und verfolgen Sie Ihre Experimentläufe. 5. Schreiben Sie sauberen, strukturierten Python-Code, der für cloudbasierte Computing-Ressourcen optimiert ist. Die textgeführten Lektionen beginnen mit der grundlegenden Einrichtung der Umgebung und den Kernkonzepten der Cloud und führen Sie durch Datenexploration, Modellprototyping und Best Practices für das Ressourcenmanagement. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Data Scientists, Analysten und Entwickler, die noch nicht mit cloudgehosteten Entwicklungsumgebungen vertraut sind und keine vorherige Cloud-Erfahrung benötigen. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihren Data Science-Workflow in die Cloud zu verlagern.