Bài viết này nhằm mục đích cung cấp cái nhìn tổng quan từng bước về việc bắt đầu với Google Cloud Platform (GCP) cho khoa học dữ liệu và học máy. Chúng tôi sẽ cung cấp thông tin tổng quan về GCP và các khả năng phân tích chính của nó, hướng dẫn thiết lập tài khoản, khám phá các dịch vụ thiết yếu như BigQuery và Đám mây lưu trữ, xây dựng dự án dữ liệu mẫu và sử dụng GCP cho máy học. Cho dù bạn là người mới sử dụng GCP hay đang muốn tìm hiểu lại nhanh chóng, hãy đọc tiếp để tìm hiểu những kiến ​​thức cơ bản và bắt đầu sử dụng Google Cloud.

GCP là gì?

Google Cloud Platform cung cấp toàn bộ các dịch vụ điện toán đám mây để giúp bạn xây dựng và chạy các ứng dụng trên cơ sở hạ tầng của Google. Về sức mạnh tính toán, có Công cụ tính toán cho phép bạn tạo các máy ảo. Nếu bạn cần chạy container, Kubernetes sẽ thực hiện công việc đó. BigQuery xử lý nhu cầu phân tích và lưu trữ dữ liệu của bạn. Và với Cloud ML, bạn sẽ có được các mô hình machine learning được đào tạo trước thông qua API cho những thứ như tầm nhìn, dịch thuật, v.v. Nhìn chung, GCP nhằm mục đích cung cấp các nền tảng bạn cần để bạn có thể tập trung vào việc tạo các ứng dụng tuyệt vời mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tầng cơ bản.

Lợi ích của GCP đối với khoa học dữ liệu

GCP cung cấp một số lợi ích cho phân tích dữ liệu và học máy:

• Tài nguyên điện toán có thể mở rộng có thể xử lý khối lượng công việc dữ liệu lớn
• Các dịch vụ được quản lý như BigQuery để xử lý dữ liệu trên quy mô lớn
• Khả năng học máy nâng cao như Cloud AutoML và AI Platform
• Các công cụ và dịch vụ phân tích tích hợp

So sánh GCP với AWS và Azure

So với Amazon Web Services và Microsoft Azure, GCP nổi bật nhờ thế mạnh về dữ liệu lớn, phân tích và học máy cũng như việc cung cấp các dịch vụ được quản lý như BigQuery và Dataflow để xử lý dữ liệu. Nền tảng AI giúp dễ dàng đào tạo và triển khai các mô hình ML. Nhìn chung GCP có giá cạnh tranh và là lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng dựa trên dữ liệu.

*Lưu ý rằng các mô hình định giá nhất thiết phải được đơn giản hóa cho mục đích của chúng tôi. AWS và Azure cũng cung cấp mức chiết khấu khi sử dụng lâu dài hoặc cam kết sử dụng tương tự như GCP; Cấu trúc giá rất phức tạp và có thể thay đổi đáng kể dựa trên nhiều yếu tố, vì vậy người đọc được khuyến khích tự mình xem xét kỹ hơn vấn đề này để xác định chi phí thực tế có thể là bao nhiêu trong trường hợp của họ.
 

Trong bảng này, chúng tôi đã so sánh Google Cloud Platform, Amazon Web Services và Microsoft Azure dựa trên nhiều tính năng khác nhau như giá cả, kho dữ liệu, machine learning, dịch vụ điện toán và dịch vụ serverless. Mỗi nền tảng đám mây này có bộ dịch vụ và mô hình định giá riêng, phục vụ cho các yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật khác nhau.

Tạo tài khoản Google Cloud

Để sử dụng GCP, trước tiên hãy đăng ký tài khoản Google Cloud. đi đến trang chủ và nhấp vào “Bắt đầu miễn phí”. Làm theo lời nhắc để tạo tài khoản bằng thông tin đăng nhập Google hoặc Gmail của bạn.

Tạo tài khoản thanh toán

Tiếp theo, bạn sẽ cần thiết lập tài khoản thanh toán và phương thức thanh toán. Điều này cho phép bạn sử dụng các dịch vụ trả phí ngoài bậc miễn phí. Điều hướng đến phần Thanh toán trong bảng điều khiển và làm theo lời nhắc để thêm thông tin thanh toán của bạn.

Hiểu giá GCP

GCP cung cấp cấp miễn phí 12 tháng hào phóng với khoản tín dụng 300 USD. Điều này cho phép sử dụng miễn phí các sản phẩm chính như Computing Engine, BigQuery, v.v. Xem lại công cụ tính giá và tài liệu để ước tính chi phí đầy đủ.

Cài đặt Google Cloud SDK

Cài đặt Cloud SDK trên máy cục bộ của bạn để quản lý dự án/tài nguyên thông qua dòng lệnh. Tải xuống từ Trang hướng dẫn Cloud SDK và làm theo hướng dẫn cài đặt.

 
Cuối cùng, hãy nhớ xem qua và lưu giữ Bắt đầu với Google Cloud tài liệu hướng dẫn.

Google Cloud Platform (GCP) có vô số dịch vụ được thiết kế để đáp ứng nhiều nhu cầu về khoa học dữ liệu. Tại đây, chúng tôi tìm hiểu sâu hơn về một số dịch vụ thiết yếu như BigQuery, Cloud Storage và Cloud Dataflow, làm sáng tỏ chức năng và các trường hợp sử dụng tiềm năng của chúng.

BigQuery

BigQuery là cơ sở dữ liệu phân tích chi phí thấp, được quản lý hoàn toàn của GCP. Với mô hình không có máy chủ, BigQuery cho phép truy vấn SQL siêu nhanh đối với các bảng chủ yếu nối thêm bằng cách sử dụng sức mạnh xử lý của cơ sở hạ tầng của Google. Nó không chỉ là một công cụ để chạy các truy vấn mà còn là một giải pháp lưu trữ dữ liệu quy mô lớn, mạnh mẽ, có khả năng xử lý hàng petabyte dữ liệu. Cách tiếp cận không có máy chủ loại bỏ nhu cầu về quản trị viên cơ sở dữ liệu, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp đang tìm cách giảm chi phí hoạt động.

 
Ví dụ: Đi sâu vào tập dữ liệu về mức độ sinh công khai để tìm hiểu thông tin chi tiết về các ca sinh ở Hoa Kỳ.

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

Đám mây lưu trữ

Cloud Storage cho phép lưu trữ đối tượng mạnh mẽ, an toàn và có thể mở rộng. Đó là một giải pháp tuyệt vời cho các doanh nghiệp vì nó cho phép lưu trữ và truy xuất lượng lớn dữ liệu với mức độ sẵn sàng và độ tin cậy cao. Dữ liệu trong Cloud Storage được tổ chức thành các nhóm, có chức năng như các vùng chứa dữ liệu riêng lẻ và có thể được quản lý cũng như định cấu hình riêng biệt. Cloud Storage hỗ trợ các lớp lưu trữ tiêu chuẩn, gần tuyến, đường dây lạnh và lưu trữ, cho phép tối ưu hóa các yêu cầu về giá và quyền truy cập.

 
Ví dụ: Tải tệp CSV mẫu lên bộ chứa Cloud Storage bằng gsutil CLI.

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

Luồng dữ liệu đám mây

Cloud Dataflow là dịch vụ được quản lý hoàn toàn để xử lý dữ liệu theo luồng và hàng loạt. Nó vượt trội trong phân tích thời gian thực hoặc gần thời gian thực và hỗ trợ các tác vụ Trích xuất, Chuyển đổi và Tải (ETL) cũng như các trường hợp sử dụng phân tích thời gian thực và trí tuệ nhân tạo (AI). Cloud Dataflow được xây dựng để xử lý sự phức tạp của việc xử lý lượng lớn dữ liệu một cách đáng tin cậy và có khả năng chịu lỗi. Nó tích hợp hoàn hảo với các dịch vụ GCP khác như BigQuery để phân tích và Cloud Storage để dàn dựng dữ liệu và kết quả tạm thời, khiến nó trở thành nền tảng để xây dựng quy trình xử lý dữ liệu từ đầu đến cuối.

Bắt tay vào một dự án dữ liệu đòi hỏi một cách tiếp cận có hệ thống để đảm bảo kết quả chính xác và sâu sắc. Trong bước này, chúng ta sẽ hướng dẫn cách tạo một dự án trên Google Cloud Platform (GCP), bật các API cần thiết và thiết lập giai đoạn nhập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng BigQuery và Data Studio. Đối với dự án của chúng ta, hãy đi sâu vào phân tích dữ liệu thời tiết lịch sử để nhận biết xu hướng khí hậu.

Thiết lập dự án và kích hoạt API

Bắt đầu hành trình của bạn bằng cách tạo một dự án mới trên GCP. Điều hướng đến Cloud Console, nhấp vào menu thả xuống của dự án và chọn “Dự án mới”. Đặt tên là “Phân tích thời tiết” và làm theo trình hướng dẫn thiết lập. Khi dự án của bạn đã sẵn sàng, hãy truy cập trang tổng quan API & Dịch vụ để bật các API thiết yếu như BigQuery, Cloud Storage và Data Studio.

Tải tập dữ liệu vào BigQuery

Để phân tích thời tiết, chúng tôi sẽ cần một bộ dữ liệu phong phú. Một kho dữ liệu thời tiết lịch sử có sẵn từ NOAA. Tải xuống một phần dữ liệu này và truy cập Bảng điều khiển BigQuery. Tại đây, tạo một tập dữ liệu mới có tên `weather_data`. Nhấp vào “Tạo bảng”, tải tệp dữ liệu của bạn lên và làm theo lời nhắc để định cấu hình lược đồ.

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

Truy vấn dữ liệu và phân tích trong BigQuery

Với dữ liệu mà bạn có thể tùy ý sử dụng, đã đến lúc tìm hiểu thông tin chi tiết. Giao diện SQL của BigQuery giúp việc chạy truy vấn trở nên liền mạch. Ví dụ: để tìm nhiệt độ trung bình trong nhiều năm:

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

Truy vấn này cung cấp thông tin chi tiết về nhiệt độ trung bình hàng năm, rất quan trọng cho việc phân tích xu hướng khí hậu của chúng tôi.

Trực quan hóa thông tin chi tiết với Data Studio

Biểu diễn trực quan của dữ liệu thường tiết lộ các mẫu không thể nhìn thấy ở dạng số thô. Kết nối tập dữ liệu BigQuery của bạn với Data Studio, tạo báo cáo mới và bắt đầu xây dựng hình ảnh trực quan. Một biểu đồ đường thể hiện xu hướng nhiệt độ qua các năm sẽ là một khởi đầu tốt. Giao diện trực quan của Data Studio giúp bạn dễ dàng kéo, thả và tùy chỉnh các hình ảnh trực quan của mình.

Chia sẻ những phát hiện của bạn với nhóm của bạn bằng cách sử dụng nút “Chia sẻ”, giúp các bên liên quan dễ dàng truy cập và tương tác với phân tích của bạn.

 
Bằng cách thực hiện theo bước này, bạn đã thiết lập dự án GCP, nhập tập dữ liệu trong thế giới thực, thực hiện các truy vấn SQL để phân tích dữ liệu và trực quan hóa các phát hiện của bạn để hiểu và chia sẻ tốt hơn. Cách tiếp cận thực hành này không chỉ giúp hiểu rõ cơ chế của GCP mà còn thu được những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ dữ liệu của bạn.

Việc sử dụng máy học (ML) có thể nâng cao đáng kể khả năng phân tích dữ liệu của bạn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết và dự đoán sâu hơn. Trong bước này, chúng tôi sẽ mở rộng dự án “Phân tích thời tiết”, sử dụng các dịch vụ ML của GCP để dự đoán nhiệt độ trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. GCP cung cấp hai dịch vụ ML chính: Cloud AutoML cho những người mới làm quen với ML và Nền tảng AI dành cho những người thực hành có kinh nghiệm hơn.

Tổng quan về Cloud AutoML và Nền tảng AI

• Cloud AutoML: Đây là dịch vụ ML được quản lý hoàn toàn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc đào tạo các mô hình tùy chỉnh với mã hóa tối thiểu. Nó lý tưởng cho những người không có nền tảng học máy sâu.
• Nền tảng AI: Đây là nền tảng được quản lý để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML. Nó hỗ trợ các framework phổ biến như TensorFlow, scikit-learn và XGBoost, khiến nó phù hợp với những người có kinh nghiệm ML.

Ví dụ thực hành với nền tảng AI

Tiếp tục dự án phân tích thời tiết, mục tiêu của chúng tôi là dự đoán nhiệt độ trong tương lai bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Ban đầu, việc chuẩn bị dữ liệu huấn luyện là một bước quan trọng. Xử lý trước dữ liệu của bạn sang định dạng phù hợp với ML, thường là CSV và chia dữ liệu thành các tập dữ liệu huấn luyện và kiểm tra. Đảm bảo dữ liệu sạch sẽ, với các tính năng liên quan được chọn để đào tạo mô hình chính xác. Sau khi chuẩn bị, hãy tải các tập dữ liệu lên nhóm Cloud Storage, tạo một thư mục có cấu trúc như gs://weather_analysis_data/training/ và gs://weather_analysis_data/testing/.

Đào tạo một mô hình là bước quan trọng tiếp theo. Điều hướng đến Nền tảng AI trên GCP và tạo mô hình mới. Hãy chọn mô hình hồi quy dựng sẵn vì chúng tôi đang dự đoán mục tiêu liên tục—nhiệt độ. Trỏ mô hình vào dữ liệu đào tạo của bạn trong Cloud Storage và đặt các tham số cần thiết cho quá trình đào tạo. GCP sẽ tự động xử lý quá trình đào tạo, điều chỉnh và đánh giá, giúp đơn giản hóa quá trình xây dựng mô hình.

Sau khi đào tạo thành công, hãy triển khai mô hình đã đào tạo trong Nền tảng AI. Việc triển khai mô hình cho phép tích hợp dễ dàng với các dịch vụ GCP khác và các ứng dụng bên ngoài, tạo điều kiện thuận lợi cho việc sử dụng mô hình để dự đoán. Đảm bảo đặt các biện pháp kiểm soát truy cập và lập phiên bản phù hợp để quản lý mô hình một cách an toàn và có tổ chức.

Bây giờ khi mô hình đã được triển khai, đã đến lúc kiểm tra dự đoán của nó. Gửi yêu cầu truy vấn để kiểm tra dự đoán của mô hình bằng GCP Console hoặc SDK. Ví dụ: nhập các thông số thời tiết lịch sử cho một ngày cụ thể và quan sát nhiệt độ dự đoán, điều này sẽ mang lại cái nhìn thoáng qua về độ chính xác và hiệu suất của mô hình.

Thực hành với Cloud AutoML

Để có cách tiếp cận máy học đơn giản hơn, Cloud AutoML cung cấp giao diện thân thiện với người dùng cho các mô hình đào tạo. Bắt đầu bằng cách đảm bảo dữ liệu của bạn được định dạng và phân chia phù hợp, sau đó tải dữ liệu lên Cloud Storage. Bước này phản ánh quá trình chuẩn bị dữ liệu trong Nền tảng AI nhưng hướng tới những người có ít kinh nghiệm ML hơn.

Tiếp tục điều hướng đến Bảng AutoML trên GCP, tạo tập dữ liệu mới và nhập dữ liệu của bạn từ Cloud Storage. Thiết lập này khá trực quan và yêu cầu cấu hình tối thiểu, giúp bạn dễ dàng chuẩn bị dữ liệu cho việc đào tạo.

Việc đào tạo một mô hình trong AutoML rất đơn giản. Chọn dữ liệu huấn luyện, chỉ định cột mục tiêu (Nhiệt độ) và bắt đầu quá trình huấn luyện. Bảng AutoML sẽ tự động xử lý kỹ thuật tính năng, điều chỉnh và đánh giá mô hình, giúp bạn giảm bớt gánh nặng và cho phép bạn tập trung vào việc tìm hiểu đầu ra của mô hình.

Sau khi đào tạo mô hình của bạn, hãy triển khai mô hình đó trong Cloud AutoML và kiểm tra độ chính xác dự đoán của mô hình đó bằng giao diện được cung cấp hoặc bằng cách gửi yêu cầu truy vấn qua GCP SDK. Bước này làm cho mô hình của bạn trở nên sống động, cho phép bạn đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.

Cuối cùng, đánh giá hiệu suất của mô hình của bạn. Xem lại các số liệu đánh giá của mô hình, ma trận nhầm lẫn và tầm quan trọng của tính năng để hiểu rõ hơn về hiệu suất của mô hình. Những hiểu biết sâu sắc này rất quan trọng vì chúng cho biết liệu có cần điều chỉnh thêm, kỹ thuật tính năng hay thu thập thêm dữ liệu để cải thiện độ chính xác của mô hình hay không.

 
Bằng cách sử dụng cả Nền tảng AI và Cloud AutoML, bạn sẽ có được hiểu biết thực tế về việc khai thác máy học trên GCP, làm phong phú thêm dự án phân tích thời tiết của bạn với khả năng dự đoán. Thông qua các ví dụ thực hành này, lộ trình tích hợp máy học vào các dự án dữ liệu của bạn được làm sáng tỏ, đặt nền tảng vững chắc cho những khám phá nâng cao hơn về học máy.

Sau khi mô hình học máy của bạn được huấn luyện đến mức hài lòng, bước quan trọng tiếp theo là triển khai nó vào sản xuất. Việc triển khai này cho phép mô hình của bạn bắt đầu nhận dữ liệu trong thế giới thực và trả về các dự đoán. Trong bước này, chúng ta sẽ khám phá các tùy chọn triển khai khác nhau trên GCP, đảm bảo mô hình của bạn được cung cấp hiệu quả và an toàn.

Cung cấp dự đoán thông qua dịch vụ Serverless

Các dịch vụ không có máy chủ trên GCP như Cloud Functions hoặc Cloud Run có thể được tận dụng để triển khai các mô hình đã được đào tạo và phục vụ các dự đoán theo thời gian thực. Các dịch vụ này loại bỏ các nhiệm vụ quản lý cơ sở hạ tầng, cho phép bạn chỉ tập trung vào việc viết và triển khai mã. Chúng rất phù hợp cho các yêu cầu dự đoán không liên tục hoặc khối lượng thấp do khả năng tự động mở rộng quy mô.

Ví dụ: việc triển khai mô hình dự đoán nhiệt độ của bạn thông qua Chức năng đám mây bao gồm việc đóng gói mô hình của bạn thành một hàm, sau đó triển khai mô hình đó lên đám mây. Sau khi được triển khai, Cloud Functions sẽ tự động tăng hoặc giảm quy mô theo số lượng phiên bản cần thiết để xử lý tốc độ yêu cầu đến.

Tạo dịch vụ dự đoán

Đối với các dự đoán có khối lượng lớn hoặc nhạy cảm với độ trễ, hãy đóng gói các mô hình đã đào tạo của bạn vào các vùng chứa Docker và triển khai chúng lên Google Kubernetes Engine (GKE) là một cách tiếp cận phù hợp hơn. Thiết lập này cho phép các dịch vụ dự đoán có thể mở rộng, đáp ứng số lượng lớn các yêu cầu.

Bằng cách đóng gói mô hình của bạn trong một vùng chứa, bạn tạo ra một môi trường di động và nhất quán, đảm bảo mô hình sẽ chạy như nhau bất kể vùng chứa được triển khai ở đâu. Khi vùng chứa của bạn đã sẵn sàng, hãy triển khai nó tới GKE, nơi cung cấp dịch vụ Kubernetes được quản lý để điều phối các ứng dụng được chứa trong vùng chứa của bạn một cách hiệu quả.

Thực tiễn tốt nhất

Triển khai mô hình vào sản xuất cũng liên quan đến việc tuân thủ các phương pháp thực hành tốt nhất để đảm bảo mô hình của bạn vận hành trơn tru và liên tục có độ chính xác.

• Giám sát các mô hình trong sản xuất: Theo dõi chặt chẽ hiệu suất của mô hình của bạn theo thời gian. Việc giám sát có thể giúp phát hiện các vấn đề như sai lệch mô hình, xảy ra khi các dự đoán của mô hình trở nên kém chính xác hơn khi phân phối dữ liệu cơ bản thay đổi.
• Thường xuyên đào tạo lại các mô hình trên dữ liệu mới: Khi có dữ liệu mới, hãy đào tạo lại mô hình của bạn để đảm bảo chúng tiếp tục đưa ra dự đoán chính xác.
• Triển khai thử nghiệm A/B cho các lần lặp lại mô hình: Trước khi thay thế hoàn toàn một mô hình hiện có trong sản xuất, hãy sử dụng thử nghiệm A/B để so sánh hiệu suất của mô hình mới với mô hình cũ.
• Xử lý các tình huống thất bại và quay trở lại: Hãy chuẩn bị cho những thất bại và có kế hoạch khôi phục để trở lại phiên bản mẫu trước đó nếu cần.

Tối ưu hóa chi phí

Tối ưu hóa chi phí là rất quan trọng để duy trì sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí.

• Sử dụng máy ảo có sẵn và tính năng tự động điều chỉnh quy mô: Để quản lý chi phí, hãy sử dụng các máy ảo có thể ưu tiên rẻ hơn đáng kể so với máy ảo thông thường. Việc kết hợp tính năng này với tính năng tự động điều chỉnh sẽ đảm bảo bạn có các tài nguyên cần thiết khi cần mà không cần cung cấp quá mức.
• So sánh triển khai serverless và triển khai trong container: Đánh giá sự khác biệt về chi phí giữa triển khai không có máy chủ và triển khai trong vùng chứa để xác định phương pháp hiệu quả nhất về mặt chi phí cho trường hợp sử dụng của bạn.
• Các loại máy có kích thước phù hợp với nhu cầu tài nguyên của mô hình: Chọn loại máy phù hợp với yêu cầu tài nguyên của mô hình của bạn để tránh chi tiêu quá mức cho các tài nguyên không được sử dụng đúng mức.

Cân nhắc về Bảo mật

Bảo mật quá trình triển khai của bạn là điều tối quan trọng để bảo vệ cả mô hình của bạn và dữ liệu chúng xử lý.

• Hiểu các phương pháp hay nhất về IAM, xác thực và mã hóa: Làm quen với Quản lý danh tính và quyền truy cập (IAM), đồng thời triển khai xác thực và mã hóa thích hợp để bảo mật quyền truy cập vào mô hình và dữ liệu của bạn.
• Truy cập an toàn vào mô hình và dữ liệu sản xuất: Đảm bảo chỉ những cá nhân và dịch vụ được ủy quyền mới có quyền truy cập vào mô hình và dữ liệu của bạn trong quá trình sản xuất.
• Ngăn chặn truy cập trái phép vào điểm cuối dự đoán: Triển khai các biện pháp kiểm soát truy cập mạnh mẽ để ngăn chặn truy cập trái phép vào điểm cuối dự đoán của bạn, bảo vệ mô hình của bạn khỏi nguy cơ bị lạm dụng.

Việc triển khai các mô hình vào sản xuất trên GCP bao gồm sự kết hợp giữa các cân nhắc về kỹ thuật và vận hành. Bằng cách tuân thủ các phương pháp hay nhất, tối ưu hóa chi phí và đảm bảo bảo mật, bạn đặt nền tảng vững chắc cho việc triển khai máy học thành công, sẵn sàng cung cấp giá trị từ mô hình của bạn trong các ứng dụng trong thế giới thực.

Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng tôi đã điểm qua những yếu tố cần thiết để bắt đầu hành trình của bạn trên Google Cloud Platform (GCP) cho lĩnh vực học máy và khoa học dữ liệu. Từ việc thiết lập tài khoản GCP đến triển khai các mô hình trong môi trường sản xuất, mỗi bước là một nền tảng hướng tới việc tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ dựa trên dữ liệu. Dưới đây là các bước tiếp theo để bạn tiếp tục khám phá và tìm hiểu về GCP.

• Bậc miễn phí GCP: Tận dụng cấp miễn phí GCP để khám phá và thử nghiệm thêm các dịch vụ đám mây. Cấp miễn phí cung cấp quyền truy cập vào các sản phẩm GCP cốt lõi và là cách tuyệt vời để có được trải nghiệm thực tế mà không phải chịu thêm chi phí.
• Dịch vụ GCP nâng cao: Đi sâu vào các dịch vụ GCP nâng cao hơn như Pub/Sub để nhắn tin theo thời gian thực, Dataflow để xử lý luồng và hàng loạt hoặc Kubernetes Engine để điều phối vùng chứa. Hiểu các dịch vụ này sẽ mở rộng kiến ​​thức và kỹ năng của bạn trong việc quản lý các dự án dữ liệu phức tạp trên GCP.
• Cộng đồng và Tài liệu: Cộng đồng GCP là một nguồn kiến ​​thức phong phú và tài liệu chính thức rất toàn diện. Tham gia vào các diễn đàn, tham dự các cuộc gặp gỡ GCP và khám phá các hướng dẫn để tiếp tục học hỏi.
• Chứng nhận: Hãy cân nhắc theo đuổi chứng chỉ Google Cloud, chẳng hạn như Kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp hoặc Kỹ sư máy học chuyên nghiệp, để xác thực các kỹ năng của bạn và nâng cao triển vọng nghề nghiệp của bạn.
• Cộng tác trên các dự án: Cộng tác trong các dự án với các đồng nghiệp hoặc đóng góp cho các dự án nguồn mở sử dụng GCP. Sự hợp tác trong thế giới thực mang đến một góc nhìn khác và nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề của bạn.

Lĩnh vực công nghệ, đặc biệt là điện toán đám mây và học máy, không ngừng phát triển. Luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất, tương tác với cộng đồng và làm việc trên các dự án thực tế là những cách tuyệt vời để tiếp tục mài giũa kỹ năng của bạn. Hơn nữa, hãy suy ngẫm về các dự án đã hoàn thành, học hỏi từ mọi thách thức phải đối mặt và áp dụng những bài học đó vào những nỗ lực trong tương lai. Mỗi dự án là một cơ hội học tập và cải tiến liên tục là chìa khóa thành công trong hành trình học máy và khoa học dữ liệu của bạn trên GCP.

Bằng cách làm theo hướng dẫn này, bạn đã đặt nền tảng vững chắc cho cuộc phiêu lưu của mình trên Google Cloud Platform. Con đường phía trước đầy rẫy sự học hỏi, khám phá và nhiều cơ hội để tạo ra những tác động đáng kể với các dự án dữ liệu của bạn.

 
 
Matthew Mayo (@ mattmayo13) có bằng Thạc sĩ về khoa học máy tính và bằng tốt nghiệp về khai thác dữ liệu. Với tư cách là Tổng biên tập của KDnuggets, Matthew đặt mục tiêu làm cho các khái niệm khoa học dữ liệu phức tạp có thể tiếp cận được. Mối quan tâm nghề nghiệp của anh bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thuật toán học máy và khám phá AI mới nổi. Anh ấy được thúc đẩy bởi sứ mệnh dân chủ hóa kiến ​​thức trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Matthew đã viết mã từ năm 6 tuổi.
 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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