Uniwersytet Warszawski - Centralny System UwierzytelnianiaNie jesteś zalogowany | zaloguj się
katalog przedmiotów - pomoc

Data analysis with Google Cloud

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-ZEWW846 Kod Erasmus / ISCED: 14.3 / (0311) Ekonomia
Nazwa przedmiotu: Data analysis with Google Cloud
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy: Anglojęzyczna oferta zajęć WNE UW
Przedmioty kierunkowe dla Data Science
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EM - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EM - grupa 2 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 1 (3*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia EP - grupa 3 (1*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 1 (6*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru - studia II stopnia IE - grupa 2 (2*30h)
Przedmioty kierunkowe do wyboru- studia I stopnia EP
Przedmioty ścieżki Gospodarka cyfrowa
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich EM
Przedmioty wyboru kierunkowego dla studiów licencjackich IE
Punkty ECTS i inne: 3.00
zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

nieobowiązkowe

Skrócony opis:

Kurs przygotowany przez Google prowadzony jest w pełni online za pośrednictwem platformy QWIKLABS. Kurs składa się z 3 obowiązkowych modułów i 4 dodatkowych modułów, których ukończenie nie jest konieczne do uzyskania zaliczenia. W każdym module dostępne są materiały wideo, interaktywne ćwiczenia oraz quiz sprawdzający wiedzę. W trakcie kursu studentów wspiera wykładowca z UW oraz dział techniczny Google. Szacowany nakład pracy potrzebny do ukończenia obowiązkowych modułów to ok. 40 godzin. Kurs przeznaczony jest dla osób, które ukończyły kurs From Data to Insights będący wprowadzeniem do narzędzi Google Cloud Platform.

Pełny opis:

Moduły obowiązkowe:

· Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud

· Insights from Data with BigQuery

· Create ML Models with BigQuery ML

Moduły nieobowiązkowe, dla chętnych:

· Explore Machine Learning Models with Explainable AI

· Engineer Data in Google Cloud

· Automate Interactions with Contact Center AI

· Integrate with Machine Learning APIs

Efekty uczenia się:

Studenci zdobywają podstawowe umiejętności z zakresu:

- obsługi narzędzi takich jak: BigQuery, Cloud Speech AI, Cloud Natural Language API, AI Platform,

- tworzenia modeli ML służących do klasyfikacji i predykcji.

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2021/22" (zakończony)

Okres: 2021-10-01 - 2022-02-20
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Kurs internetowy, 40 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Mariusz Malinowski, Katarzyna Śledziewska
Prowadzący grup: Mariusz Malinowski, Katarzyna Śledziewska
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Kurs internetowy - Zaliczenie na ocenę

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2022/23" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2022-10-01 - 2023-01-29
Wybrany podział planu:


powiększ
zobacz plan zajęć
Typ zajęć: Konwersatorium, 40 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: Mariusz Malinowski
Prowadzący grup: Mariusz Malinowski
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Zaliczenie na ocenę
Konwersatorium - Zaliczenie na ocenę
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski.