У нас вы можете посмотреть бесплатно Создание конвейера анализа акций в режиме реального времени на основе искусственного интеллекта в... или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Добро пожаловать! На этом практическом семинаре вы создадите высокопроизводительный конвейер обработки данных в реальном времени на платформе Google Cloud. Этот проект разработан для финтех-компании, где данные фондового рынка в реальном времени поступают, обрабатываются с помощью расширенной аналитики и хранятся в хранилище данных для отображения на дашбордах в реальном времени. Репозиторий на GitHub: https://github.com/engr-krooozy/ai-po... Что вы узнаете: Как настроить среду Google Cloud с помощью Cloud Shell. Как создать современный конвейер обработки данных, управляемый событиями, с нуля. Как использовать Cloud Scheduler для запуска конвейера по расписанию. Как написать функцию Cloud Function на Python для приема финансовых данных в реальном времени с использованием внешнего API. Как интегрировать модель искусственного интеллекта Gemini 3.0 Pro для технического анализа и оценки трендов в реальном времени. Как использовать Pub/Sub в качестве масштабируемой и надежной шины сообщений. Как создать и развернуть потоковый конвейер обработки данных Dataflow, использующий расширенные функции, такие как оконная обработка и обработка с сохранением состояния. Как рассчитывать технические индикаторы в реальном времени (например, простую скользящую среднюю). Как выполнять обнаружение аномалий в потоке данных в реальном времени. Как обогатить данные о фондовом рынке с помощью аналитических данных, полученных с помощью ИИ, включая графические паттерны и уровни поддержки/сопротивления. Как хранить и запрашивать итоговые структурированные результаты в BigQuery.