Bu makale, kullanmaya başlama konusunda adım adım genel bir bakış sunmayı amaçlamaktadır. Google Bulut Platformu (GCP) veri bilimi ve makine öğrenimi için. GCP'ye ve onun analize yönelik temel özelliklerine genel bir bakış sunacağız, hesap kurulumunu adım adım anlatacağız, aşağıdaki gibi temel hizmetleri keşfedeceğiz: BigQuery ve bulut Depolama, örnek bir veri projesi oluşturun ve makine öğrenimi için GCP'yi kullanın. İster GCP'de yeni olun ister kısa bir bilgi tazeleme arayışında olun, temel bilgileri öğrenmek ve Google Cloud ile çalışmaya başlamak için okumaya devam edin.

GCP nedir?

Google Cloud Platform, Google'ın altyapısında uygulamalar oluşturup çalıştırmanıza yardımcı olacak çok çeşitli bulut bilişim hizmetleri sunar. Bilgi işlem gücü için sanal makineleri çalıştırmanıza olanak tanıyan Compute Engine var. Konteynerleri çalıştırmanız gerekiyorsa Kubernetes işi yapar. BigQuery, veri depolama ve analiz ihtiyaçlarınızı karşılar. Cloud ML ile vizyon, çeviri ve daha fazlası için API aracılığıyla önceden eğitilmiş makine öğrenimi modellerine sahip olursunuz. Genel olarak GCP, temel altyapı konusunda endişelenmeden harika uygulamalar oluşturmaya odaklanabilmeniz için ihtiyacınız olan yapı taşlarını sağlamayı amaçlamaktadır.

Veri Bilimi için GCP'nin Avantajları

GCP, veri analizi ve makine öğrenimi için çeşitli avantajlar sunar:

• Büyük veri iş yüklerini işleyebilecek ölçeklenebilir bilgi işlem kaynakları
• Verileri geniş ölçekte işlemek için BigQuery gibi yönetilen hizmetler
• Cloud AutoML ve AI Platform gibi gelişmiş makine öğrenimi özellikleri
• Entegre analiz araçları ve hizmetleri

GCP'nin AWS ve Azure ile Karşılaştırması

Amazon Web Services ve Microsoft Azure ile karşılaştırıldığında GCP, büyük veri, analitik ve makine öğrenimi alanındaki gücü ve veri işlemeye yönelik BigQuery ve Dataflow gibi yönetilen hizmetler sunmasıyla öne çıkıyor. AI Platform, makine öğrenimi modellerini eğitmeyi ve dağıtmayı kolaylaştırır. Genel olarak GCP rekabetçi bir fiyata sahiptir ve veriye dayalı uygulamalar için en iyi seçimdir.

*Fiyatlandırma modellerinin amaçlarımız açısından zorunlu olarak basitleştirildiğini unutmayın. AWS ve Azure ayrıca GCP'ye benzer şekilde sürekli kullanım veya taahhütlü kullanım indirimleri sunar; fiyatlandırma yapıları karmaşıktır ve çok sayıda faktöre bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterebilir; bu nedenle okuyucunun, kendi durumlarında gerçek maliyetlerin ne olabileceğini belirlemek için bu konuyu daha ayrıntılı olarak incelemeleri önerilir.
 

Bu tabloda Google Cloud Platform, Amazon Web Services ve Microsoft Azure'u fiyatlandırma, veri ambarı, makine öğrenimi, bilgi işlem hizmetleri ve sunucusuz teklifler gibi çeşitli özelliklere göre karşılaştırdık. Bu bulut platformlarının her biri, farklı iş ve teknik gereksinimleri karşılayan kendine özgü hizmet ve fiyatlandırma modellerine sahiptir.

Google Bulut Hesabı Oluşturma

GCP'yi kullanmak için öncelikle bir Google Cloud hesabına kaydolun. Şuraya git: anasayfa ve “Ücretsiz başlayın” seçeneğine tıklayın. Hesabınızı Google veya Gmail kimlik bilgilerinizi kullanarak oluşturmak için talimatları izleyin.

Faturalandırma Hesabı Oluşturma

Daha sonra bir faturalandırma hesabı ve ödeme yöntemi ayarlamanız gerekecektir. Bu, ücretsiz katmanın ötesinde ücretli hizmetleri kullanmanıza olanak tanır. Konsoldaki Faturalandırma bölümüne gidin ve fatura bilgilerinizi eklemek için talimatları izleyin.

GCP Fiyatlandırmasını Anlamak

GCP, 12 ABD doları tutarında krediyle 300 aylık cömert bir ücretsiz katman sunuyor. Bu, Compute Engine, BigQuery ve daha fazlası gibi önemli ürünlerin ücretsiz olarak kullanılmasına olanak tanır. Tam maliyetleri tahmin etmek için fiyatlandırma hesaplayıcılarını ve belgelerini inceleyin.

Google Cloud SDK'yı yükleyin

Projeleri/kaynakları komut satırı aracılığıyla yönetmek için Cloud SDK'yı yerel makinenize yükleyin. Şu adresten indirin: Bulut SDK kılavuz sayfası ve kurulum kılavuzunu takip edin.

 
Son olarak, bir göz atmayı ve elinizin altında bulundurmayı unutmayın. Google Cloud'u Kullanmaya Başlayın dokümantasyon.

Google Cloud Platform (GCP), çeşitli veri bilimi ihtiyaçlarını karşılamak üzere tasarlanmış sayısız hizmetle donatılmıştır. Burada BigQuery, Cloud Storage ve Cloud Dataflow gibi bazı temel hizmetleri daha derinlemesine inceleyerek bu hizmetlerin işlevlerine ve potansiyel kullanım örneklerine ışık tutuyoruz.

BigQuery

BigQuery, GCP'nin tümüyle yönetilen, düşük maliyetli analiz veritabanıdır. BigQuery, sunucusuz modeliyle, Google'ın altyapısının işlem gücünden yararlanarak çoğunlukla ekleme içeren tablolara karşı süper hızlı SQL sorgularına olanak tanır. Bu yalnızca sorguları çalıştırmaya yönelik bir araç değil, aynı zamanda petabaytlarca veriyi işleyebilen sağlam, büyük ölçekli bir veri depolama çözümüdür. Sunucusuz yaklaşım, veri tabanı yöneticilerine olan ihtiyacı ortadan kaldırarak operasyonel genel giderleri azaltmak isteyen kuruluşlar için cazip bir seçenek haline geliyor.

 
Örnek E-posta: ABD'deki doğumlara ilişkin öngörüler elde etmek için halka açık doğum veri setini incelemek.

SELECT * FROM `bigquery-public-data.samples.natality`
LIMIT 10

bulut Depolama

Cloud Storage, sağlam, güvenli ve ölçeklenebilir nesne depolamaya olanak tanır. Büyük miktarlarda verinin yüksek düzeyde kullanılabilirlik ve güvenilirlikle depolanmasına ve alınmasına olanak tanıdığı için işletmeler için mükemmel bir çözümdür. Cloud Storage'daki veriler, veriler için ayrı kapsayıcılar olarak işlev gören ve ayrı ayrı yönetilip yapılandırılabilen paketler halinde düzenlenir. Cloud Storage standart, nearline, soğuk hat ve arşiv depolama sınıflarını destekleyerek fiyat ve erişim gereksinimlerinin optimizasyonuna olanak tanır.

 
Örnek E-posta: Örnek bir CSV dosyasını gsutil CLI'yi kullanarak Cloud Storage paketine yükleme.

gsutil cp sample.csv gs://my-bucket

Bulut Veri Akışı

Cloud Dataflow, verilerin akışı ve toplu işlenmesi için tümüyle yönetilen bir hizmettir. Gerçek zamanlı veya neredeyse gerçek zamanlı analizlerde üstün performans gösterir ve Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme (ETL) görevlerinin yanı sıra gerçek zamanlı analiz ve yapay zeka (AI) kullanım örneklerini destekler. Cloud Dataflow, büyük miktarda veriyi güvenilir ve hataya dayanıklı bir şekilde işlemenin getirdiği karmaşıklığın üstesinden gelmek için tasarlanmıştır. Analiz için BigQuery ve veri hazırlama ve geçici sonuçlar için Cloud Storage gibi diğer GCP hizmetleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur ve bu da onu uçtan uca veri işleme hatları oluşturmak için bir temel taşı haline getirir.

Bir veri projesine başlamak, doğru ve anlaşılır sonuçlar sağlamak için sistematik bir yaklaşım gerektirir. Bu adımda, Google Cloud Platform'da (GCP) bir proje oluşturmayı, gerekli API'leri etkinleştirmeyi ve BigQuery ile Data Studio'yu kullanarak veri alımı, analizi ve görselleştirmesi için zemini hazırlamayı adım adım anlatacağız. Projemiz için, iklim eğilimlerini ayırt etmek amacıyla geçmiş hava durumu verilerini analiz etmeye çalışalım.

Project'i kurun ve API'leri etkinleştirin

GCP'de yeni bir proje oluşturarak yolculuğunuza hızlı bir başlangıç ​​yapın. Cloud Console'a gidin, proje açılır menüsüne tıklayın ve "Yeni Proje"yi seçin. Buna "Hava Durumu Analizi" adını verin ve kurulum sihirbazını takip edin. Projeniz hazır olduğunda BigQuery, Cloud Storage ve Data Studio gibi temel API'leri etkinleştirmek için API'ler ve Hizmetler kontrol paneline gidin.

Veri Kümesini BigQuery'ye Yükleme

Hava durumu analizimiz için zengin bir veri setine ihtiyacımız olacak. NOAA'dan çok sayıda geçmiş hava durumu verisi mevcuttur. Bu verilerin bir kısmını indirin ve BigQuery Konsolu'na gidin. Burada "hava durumu_verileri" adında yeni bir veri kümesi oluşturun. “Tablo Oluştur”a tıklayın, veri dosyanızı yükleyin ve şemayı yapılandırmak için talimatları izleyin.

Table Name: historical_weather
Schema: Date:DATE, Temperature:FLOAT, Precipitation:FLOAT, WindSpeed:FLOAT

BigQuery'de Veri Sorgulama ve Analiz Etme

Veriler elinizin altındayken içgörüleri ortaya çıkarmanın zamanı geldi. BigQuery'nin SQL arayüzü, sorgu çalıştırmayı sorunsuz hale getirir. Örneğin yıllar içindeki ortalama sıcaklığı bulmak için:

SELECT EXTRACT(YEAR FROM Date) as Year, AVG(Temperature) as AvgTemperature
FROM `weather_data.historical_weather`
GROUP BY Year
ORDER BY Year ASC;

Bu sorgu, iklim eğilimi analizimiz için çok önemli olan ortalama sıcaklıkların yıllık dökümünü sağlar.

Data Studio ile İçgörüleri Görselleştirin

Verilerin görsel temsili genellikle ham sayılarda görülmeyen kalıpları ortaya çıkarır. BigQuery veri kümenizi Data Studio'ya bağlayın, yeni bir rapor oluşturun ve görselleştirmeler oluşturmaya başlayın. Yıllar boyunca sıcaklık eğilimlerini gösteren bir çizgi grafik iyi bir başlangıç ​​olabilir. Data Studio'nun sezgisel arayüzü görselleştirmelerinizi sürüklemeyi, bırakmayı ve özelleştirmeyi kolaylaştırır.

"Paylaş" düğmesini kullanarak bulgularınızı ekibinizle paylaşın; böylece paydaşların analizinize erişmesi ve analizle etkileşime geçmesi kolaylaşır.

 
Bu adımı izleyerek bir GCP projesi oluşturdunuz, gerçek dünyadaki bir veri kümesini kullandınız, verileri analiz etmek için SQL sorguları yürüttünüz ve bulgularınızı daha iyi anlamak ve paylaşmak için görselleştirdiniz. Bu uygulamalı yaklaşım yalnızca GCP'nin mekanizmalarını anlamanıza yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda verilerinizden eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmenize de yardımcı olur.

Makine öğreniminden (ML) yararlanmak, daha derin içgörüler ve tahminler sağlayarak veri analizinizi önemli ölçüde geliştirebilir. Bu adımda, geçmiş verilere dayanarak gelecekteki sıcaklıkları tahmin etmek için GCP'nin ML hizmetlerini kullanarak "Hava Durumu Analizi" projemizi genişleteceğiz. GCP iki temel makine öğrenimi hizmeti sunar: Makine öğrenimine yeni başlayanlar için Cloud AutoML ve daha deneyimli uygulayıcılar için AI Platform.

Cloud AutoML ve AI Platform'a Genel Bakış

• Cloud AutoML: Bu, özel modellerin minimum kodlamayla eğitilmesini kolaylaştıran, tam olarak yönetilen bir makine öğrenimi hizmetidir. Derin bir makine öğrenimi geçmişi olmayanlar için idealdir.
• AI Platform: Bu, ML modellerini oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yönelik yönetilen bir platformdur. TensorFlow, scikit-learn ve XGBoost gibi popüler çerçeveleri destekleyerek makine öğrenimi deneyimi olanlar için uygun hale getiriyor.

AI Platform ile Uygulamalı Örnek

Hava durumu analizi projemize devam ederken amacımız geçmiş verileri kullanarak gelecekteki sıcaklıkları tahmin etmektir. Başlangıçta, eğitim verilerinin hazırlanması çok önemli bir adımdır. Verilerinizi ML'ye uygun bir formatta (genellikle CSV) önceden işleyin ve eğitim ve test veri kümelerine bölün. Doğru model eğitimi için seçilen ilgili özelliklerle verilerin temiz olduğundan emin olun. Hazırlandıktan sonra veri kümelerini bir Cloud Storage paketine yükleyin ve aşağıdaki gibi yapılandırılmış bir dizin oluşturun: gs://weather_analysis_data/training/ ve gs://weather_analysis_data/testing/.

Bir modeli eğitmek bir sonraki önemli adımdır. GCP'de AI Platform'a gidin ve yeni bir model oluşturun. Sürekli bir hedef olan sıcaklığı tahmin ettiğimizden, önceden oluşturulmuş bir regresyon modelini tercih edin. Modeli Cloud Storage'daki eğitim verilerinize yönlendirin ve eğitim için gerekli parametreleri ayarlayın. GCP, model oluşturma sürecini basitleştiren eğitim sürecini, ayarlamayı ve değerlendirmeyi otomatik olarak gerçekleştirecektir.

Başarılı bir eğitimin ardından eğitilen modeli AI Platform'da dağıtın. Modelin dağıtılması, diğer GCP hizmetleri ve harici uygulamalarla kolay entegrasyona olanak tanıyarak modelin tahminler için kullanılmasını kolaylaştırır. Güvenli ve düzenli model yönetimi için uygun sürüm oluşturma ve erişim kontrollerini ayarladığınızdan emin olun.

Artık model konuşlandırıldığına göre tahminlerini test etme zamanı geldi. GCP Konsolunu veya SDK'ları kullanarak modelin tahminlerini test etmek için sorgu istekleri gönderin. Örneğin, belirli bir gün için geçmiş hava durumu parametrelerini girin ve tahmin edilen sıcaklığı gözlemleyin; bu, modelin doğruluğu ve performansı hakkında bir fikir verecektir.

Cloud AutoML ile uygulamalı çalışma

Makine öğrenimine daha basit bir yaklaşım için Cloud AutoML, eğitim modelleri için kullanıcı dostu bir arayüz sunar. Verilerinizin uygun şekilde biçimlendirildiğinden ve bölündüğünden emin olarak başlayın, ardından bunları Cloud Storage'a yükleyin. Bu adım, AI Platformundaki veri hazırlığını yansıtır ancak daha az makine öğrenimi deneyimine sahip olanlara yöneliktir.

GCP'de AutoML Tablolarına giderek yeni bir veri kümesi oluşturun ve verilerinizi Cloud Storage'dan içe aktarın. Bu kurulum oldukça sezgiseldir ve minimum düzeyde yapılandırma gerektirir; bu da verilerinizi eğitime hazırlamayı kolaylaştırır.

Bir modeli AutoML'de eğitmek basittir. Eğitim verilerini seçin, hedef sütunu (Sıcaklık) belirtin ve eğitim sürecini başlatın. AutoML Tables özellik mühendisliğini, model ayarlamayı ve değerlendirmeyi otomatik olarak gerçekleştirerek omuzlarınızdaki ağır yükü ortadan kaldırır ve modelin çıktısını anlamaya odaklanmanıza olanak tanır.

Modeliniz eğitildikten sonra onu Cloud AutoML'de dağıtın ve sağlanan arayüzü kullanarak veya GCP SDK'ları aracılığıyla sorgu istekleri göndererek tahmin doğruluğunu test edin. Bu adım, modelinize hayat vererek yeni veriler üzerinde tahminler yapmanıza olanak tanır.

Son olarak modelinizin performansını değerlendirin. Performansını daha iyi anlamak için modelin değerlendirme metriklerini, karışıklık matrisini ve özellik önemini inceleyin. Bu bilgiler, modelin doğruluğunu artırmak için daha fazla ayarlamaya, özellik mühendisliğine veya daha fazla veri toplamaya ihtiyaç olup olmadığı konusunda bilgi verdiği için çok önemlidir.

 
Hem AI Platform'a hem de Cloud AutoML'e dahil olarak, GCP'de makine öğreniminden yararlanma konusunda pratik bir anlayış kazanır ve hava durumu analizi projenizi tahmine dayalı özelliklerle zenginleştirirsiniz. Bu uygulamalı örnekler aracılığıyla, makine öğrenimini veri projelerinize entegre etmenin yolu aydınlatılıyor ve makine öğreniminde daha gelişmiş keşifler için sağlam bir temel atılıyor.

Makine öğrenimi modeliniz tatmin edici şekilde eğitildikten sonra bir sonraki önemli adım, onu üretime dağıtmaktır. Bu dağıtım, modelinizin gerçek dünya verilerini almaya başlamasına ve tahminleri döndürmesine olanak tanır. Bu adımda GCP'deki çeşitli dağıtım seçeneklerini keşfederek modellerinizin verimli ve güvenli bir şekilde sunulmasını sağlayacağız.

Tahminleri Sunucusuz Hizmetler Aracılığıyla Sunma

Eğitimli modelleri dağıtmak ve gerçek zamanlı tahminler sunmak için GCP'deki Cloud Functions veya Cloud Run gibi sunucusuz hizmetlerden yararlanılabilir. Bu hizmetler altyapı yönetimi görevlerini ortadan kaldırarak yalnızca kod yazmaya ve dağıtmaya odaklanmanıza olanak tanır. Otomatik ölçeklendirme yetenekleri nedeniyle aralıklı veya düşük hacimli tahmin istekleri için çok uygundurlar.

Örneğin, sıcaklık tahmin modelinizin Bulut İşlevleri aracılığıyla dağıtılması, modelinizin bir işlev halinde paketlenmesini ve ardından buluta dağıtılmasını içerir. Cloud Functions, dağıtıldıktan sonra gelen isteklerin hızını karşılamak için gerektiği kadar örneğin ölçeğini otomatik olarak artırır veya azaltır.

Tahmin Hizmetleri Oluşturma

Yüksek hacimli veya gecikmeye duyarlı tahminler için eğitilmiş modellerinizi Docker konteynerlerinde paketleyip Google Kubernetes Engine'e (GKE) dağıtmak daha uygun bir yaklaşımdır. Bu kurulum, potansiyel olarak çok sayıda isteği karşılayan ölçeklenebilir tahmin hizmetlerine olanak tanır.

Modelinizi bir kapsayıcı içinde kapsülleyerek, taşınabilir ve tutarlı bir ortam yaratarak, kapsayıcının nerede konuşlandırıldığına bakılmaksızın modelin aynı şekilde çalışmasını sağlarsınız. Container'ınız hazır olduğunda, konteynere alınmış uygulamalarınızı verimli bir şekilde düzenlemek için yönetilen bir Kubernetes hizmeti sağlayan GKE'ye dağıtın.

En İyi Uygulamalar

Modellerin üretime dağıtılması, modellerinizin sorunsuz çalışmasını ve sürekli doğruluğunu sağlamak için en iyi uygulamalara bağlı kalmayı da içerir.

• Üretimdeki Monitör Modelleri: Modelinizin zaman içindeki performansını yakından takip edin. İzleme, temeldeki veri dağılımı değiştikçe modelin tahminlerinin doğruluğu azaldığında ortaya çıkan model sapması gibi sorunların tespit edilmesine yardımcı olabilir.
• Modelleri Yeni Verilere Göre Düzenli Olarak Yeniden Eğitin: Yeni veriler kullanıma sunuldukça, doğru tahminler yapmaya devam etmelerini sağlamak için modellerinizi yeniden eğitin.
• Model Yinelemeleri için A/B Testini Uygulayın: Üretimdeki mevcut modeli tamamen değiştirmeden önce, yeni modelin performansını eski modelle karşılaştırmak için A/B testini kullanın.
• Arıza Senaryolarını ve Geri Alma İşlemlerini Ele Alın: Arızalara hazırlıklı olun ve gerekirse önceki model versiyonuna dönmek için bir geri alma planınız olsun.

Maliyete Göre Optimize Etme

Maliyet optimizasyonu, performans ve giderler arasındaki dengeyi korumak için hayati öneme sahiptir.

• Öncelikli Sanal Makineleri ve Otomatik Ölçeklendirmeyi Kullanın: Maliyetleri yönetmek için normal VM'lerden önemli ölçüde daha ucuz olan öncelikli VM'lerden yararlanın. Bunu otomatik ölçeklendirmeyle birleştirmek, aşırı tedarik yapmadan ihtiyaç duyduğunuzda gerekli kaynaklara sahip olmanızı sağlar.
• Sunucusuz ve Konteynerli Dağıtımları Karşılaştırın: Kullanım durumunuz için en uygun maliyetli yaklaşımı belirlemek amacıyla sunucusuz ve konteynerli dağıtımlar arasındaki maliyet farklarını değerlendirin.
• Kaynak İhtiyaçlarını Modellemek İçin Doğru Boyutlu Makine Türleri: Yeterince kullanılmayan kaynaklara aşırı harcama yapılmasını önlemek için modelinizin kaynak gereksinimlerine uygun makine türlerini seçin.

Güvenlik Hususları

Dağıtımınızın güvenliğini sağlamak, hem modellerinizi hem de işledikleri verileri korumak açısından çok önemlidir.

• IAM, Kimlik Doğrulama ve Şifrelemeyle İlgili En İyi Uygulamaları Anlayın: Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) hakkında bilgi edinin ve modellerinize ve verilerinize erişimi güvenli hale getirmek için uygun kimlik doğrulama ve şifreleme uygulayın.
• Üretim Modellerine ve Verilerine Güvenli Erişim: Üretimdeki modellerinize ve verilerinize yalnızca yetkili kişilerin ve hizmetlerin erişebildiğinden emin olun.
• Tahmin Uç Noktalarına Yetkisiz Erişimi Önleyin: Tahmin uç noktalarınıza yetkisiz erişimi önlemek için güçlü erişim kontrolleri uygulayarak modellerinizi olası kötüye kullanıma karşı koruyun.

Modelleri GCP'de üretime dağıtmak, teknik ve operasyonel hususların bir karışımını içerir. En iyi uygulamalara bağlı kalarak, maliyetleri optimize ederek ve güvenliği sağlayarak, gerçek dünya uygulamalarında modellerinizden değer sağlamaya hazır, başarılı makine öğrenimi dağıtımları için sağlam bir temel oluşturursunuz.

Bu kapsamlı kılavuzda, makine öğrenimi ve veri bilimi için Google Cloud Platform (GCP) yolculuğunuza başlamanın temellerini ele aldık. GCP hesabı oluşturmaktan üretim ortamında modelleri dağıtmaya kadar her adım, güçlü, veriye dayalı uygulamalar oluşturmaya yönelik bir yapı taşıdır. GCP'yi keşfetmeye ve öğrenmeye devam etmek için sonraki adımları burada bulabilirsiniz.

• GCP Ücretsiz Katmanı: Bulut hizmetlerini daha fazla keşfetmek ve denemek için GCP ücretsiz katmanından yararlanın. Ücretsiz katman, temel GCP ürünlerine erişim sağlar ve ek maliyetlere maruz kalmadan uygulamalı deneyim elde etmenin harika bir yoludur.
• Gelişmiş GCP Hizmetleri: Gerçek zamanlı mesajlaşma için Pub/Sub, akış ve toplu işleme için Dataflow veya konteyner düzenleme için Kubernetes Engine gibi daha gelişmiş GCP hizmetlerinden yararlanın. Bu hizmetleri anlamak, GCP'deki karmaşık veri projelerini yönetme konusundaki bilgi ve becerilerinizi geliştirecektir.
• Topluluk ve Dokümantasyon: GCP topluluğu zengin bir bilgi kaynağıdır ve resmi belgeler kapsamlıdır. Öğrenmeye devam etmek için forumlara katılın, GCP buluşmalarına katılın ve eğiticileri keşfedin.
• belgeleme: Becerilerinizi doğrulamak ve kariyer olanaklarınızı geliştirmek için Profesyonel Veri Mühendisi veya Profesyonel Makine Öğrenimi Mühendisi gibi bir Google Cloud sertifikasyonuna başvurmayı düşünün.
• Projelerde İşbirliği Yapın: Meslektaşlarınızla projeler üzerinde işbirliği yapın veya GCP'yi kullanan açık kaynaklı projelere katkıda bulunun. Gerçek dünyadaki işbirliği farklı bir bakış açısı sağlar ve problem çözme becerilerinizi geliştirir.

Teknoloji alanı, özellikle de bulut bilişim ve makine öğrenimi sürekli gelişiyor. En son gelişmelerden haberdar olmak, toplulukla etkileşimde bulunmak ve pratik projeler üzerinde çalışmak becerilerinizi geliştirmeye devam etmenin mükemmel yollarıdır. Dahası, tamamlanan projeler üzerinde düşünün, karşılaşılan zorluklardan ders alın ve bu öğrendiklerinizi gelecekteki çabalarınıza uygulayın. Her proje bir öğrenme fırsatıdır ve GCP'deki veri bilimi ve makine öğrenimi yolculuğunuzda başarının anahtarı sürekli iyileştirmedir.

Bu kılavuzu izleyerek Google Cloud Platform'daki maceralarınız için sağlam bir temel oluşturdunuz. Önünüzdeki yol, veri projelerinizde önemli etkiler yaratmanızı sağlayacak öğrenme, keşif ve geniş fırsatlarla doludur.

 
 
Matthew Mayo (@mattmayo13) bilgisayar bilimleri alanında yüksek lisans derecesine ve veri madenciliği alanında yüksek lisans diplomasına sahiptir. KDnuggets'ın Genel Yayın Yönetmeni olarak Matthew, karmaşık veri bilimi kavramlarını erişilebilir hale getirmeyi amaçlıyor. Mesleki ilgi alanları arasında doğal dil işleme, makine öğrenimi algoritmaları ve yeni ortaya çıkan yapay zekanın araştırılması yer almaktadır. Veri bilimi topluluğunda bilgiyi demokratikleştirme misyonuyla hareket ediyor. Matthew 6 yaşından beri kod yazıyor.
 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.kdnuggets.com/5-steps-google-cloud-platform?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=getting-started-with-google-cloud-platform-in-5-steps