À propos de ce cours
11,733 consultations récentes

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Recommandé : 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...

Japonais

Sous-titres : Japonais, Anglais

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 13 heures pour terminer

Recommandé : 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...

Japonais

Sous-titres : Japonais, Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
13 minutes pour terminer

Google Cloud Platformの専門講座でのデータと機械学習の紹介

4 vidéos (Total 12 min), 1 lecture
4 vidéos
コースの概要と課題5 min
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる2 min
インストラクターに会いましょう3 min
1 lecture
ぜひお読みください1 min
1 heure pour terminer

Google Cloud Platform とビッグデータ プロダクトの概要

5 vidéos (Total 31 min), 1 quiz
5 vidéos
Google Cloud Platform とは14 min
GCP のビッグデータ プロダクト9 min
使用シナリオ5 min
モジュールのリソース27s
1 exercice pour s'entraîner
モジュールの復習2 min
3 heures pour terminer

GCP コンピューティングとストレージの基礎

9 vidéos (Total 54 min), 1 lecture, 3 quiz
9 vidéos
CPUオンデマンド7 min
ラボの概要37s
ラボの復習8 min
グローバル ファイルシステム14 min
ラボの概要1 min
ラボの復習14 min
モジュール復習3 min
モジュールのリソース3 min
1 lecture
モジュールのリソース10 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュールの復習4 min
4 heures pour terminer

クラウドでのデータ分析

10 vidéos (Total 90 min), 3 quiz
10 vidéos
変革への足掛かり20 min
クラウドでの SQL データベース5 min
ラボの概要24s
ラボの復習22 min
クラウドでのマネージド Hadoop8 min
ラボの概要17s
ラボの復習27 min
モジュールの復習3 min
モジュールのリソース1 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュールのまとめ4 min
5 heures pour terminer

データ分析のスケーリング: GCP によるコンピューティング

20 vidéos (Total 82 min), 1 lecture, 4 quiz
20 vidéos
高速ランダム アクセス11 min
ペタバイト級のデータ格納とインタラクティブなクエリ3 min
BigQuery へのデータの取り込み2 min
インタラクティブで反復型の開発とデモ1 min
Cloud Datalab: デモ3 min
BigQuery をサポートする Datalab2 min
ラボの概要28s
ラボの復習: Datalab の設定5 min
ラボの復習: IPython Notebook の使い方6 min
TensorFlow での機械学習8 min
ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングと作成(パート 1)1 min
ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングと作成(パート 2)5 min
ラボの概要4 min
完全にビルドされた機械学習モデルとラボ4 min
事前構築された ML API: 例8 min
ラボの復習8 min
モジュールの復習2 min
モジュールソース10s
機械学習: リソース14s
1 lecture
データ解析のスケーリング: リソース1 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュールの復習18 min
18 minutes pour terminer

データ処理アーキテクチャ: スケーラブルな取り込み、変換、読み込み

4 vidéos (Total 9 min), 1 lecture, 1 quiz
4 vidéos
メッセージ指向アーキテクチャ3 min
サーバーレス データ パイプライン3 min
モジュールの復習32s
1 lecture
モジュールのリソース5 min
1 exercice pour s'entraîner
モジュールの復習4 min
15 minutes pour terminer

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

3 vidéos (Total 5 min), 1 lecture
3 vidéos
次のステップ1 min
モジュールのリソース35s
1 lecture
参考リンク10 min
4.5
8 avisChevron Right

Principaux examens pour Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版

par OFeb 10th 2019

一部完了できないレクチャーがありますが、内容自体はGCPの全容を手を動かしながら把握できるため、o素晴らしいものであると感じました。

À propos de Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

À propos du Spécialisation Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

この 5 週間のオンライン速習専門講座は、Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。 このコースでは、次のスキルについて学習します。 • Google Cloud Platform 上でデータ処理システムを設計し構築する • 非構造化データを Cloud Dataproc 上で Spark と ML の API を使って活用する • バッチおよびストリーミングのデータを処理するために自動スケーリング データ パイプラインを Cloud Dataflow 上で実装する • 巨大なデータセットからのビジネス分析情報を Google BigQuery を使用して引き出す • 機械学習モデルを使用したトレーニング、評価、予測を TensorFlow と Cloud ML を使用して行う • ストリーミング データからの迅速な分析を実現する このクラスは、デベロッパーとしての経験があり、次のようなビッグデータ変換の管理を担当する方を対象としています。 • データの抽出、読み込み、変換、クリーニング、検証を行う • データ処理用のパイプラインとアーキテクチャを設計する • 機械学習モデルと統計モデルを作成して保守する • データセットに対してクエリを実行し、クエリ結果を視覚化して、レポートを作成する >>>この専門分野に登録することにより、これはQwiklabsの利用規約に同意し、FAQに記載されています。https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

  • このコースに申し込むには、以下の 1 つ以上の分野で、約 1 年の経験が必要となります。

    • SQL などの一般的なクエリ言語

    • アクティビティの抽出、変換、ロード

    • データ モデリング

    • 機械学習と統計

    • Python でのプログラミング

  • 無料トライアル登録に必要となるものは次のとおりです。

    - Google アカウント(中国では Google は現在ブロックされています)

    - クレジット カードまたは銀行口座

    - 利用規約への同意

    注: 一部の EU 加盟国では、個人で登録できないという問題が報告されていますが、潜在的な経済的利益獲得を目的としてトライアルを利用する場合は、「ビジネス」ステータスでお申し込みいただくことが可能です。詳しくは、https://support.google.com/cloud/answer/6090602 をご覧ください。

    Google Cloud Platform の無料トライアルに関するよくある質問については、https://cloud.google.com/free-trial/ をご覧ください。

    無料トライアルの仕組みについて詳しくは、Google のドキュメント ページ(https://cloud.google.com/free-trial/docs/)をご覧ください。

  • 現在の Google アカウントが Google Cloud Platform の無料トライアルに利用できなくなった場合は、別の Google アカウントを作成できます。新しい Google アカウントを使用して、無料トライアルに登録してください。

  • 詳しくは、https://cloud.google.com/free-trial/docs/ のページをご覧ください。

  • はい。このオンライン コースは、以前は CPB100 と呼ばれていたクラスルーム トレーニングをベースとしています。

  • このコースには認定試験に出るトピックが網羅されていますが、プロダクトの使用経験を積むなど、追加の受験準備をされることをおすすめします。認定試験の準備として特におすすめしたいのは、実際の運用環境での実践経験です。Google 認定プロフェッショナルのデータ エンジニア認定資格の受験準備ガイドの詳細とリソースについては、https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/ をご覧ください。

  • Google の認定プログラムは、お客様やパートナーの特定の職務やテクノロジーの技術スキルを証明するためのものです。厳密に開発された業界基準のさまざまな方法で評価され、Google の能力基準を満たしているかどうかが判断されます。詳しくは、https://cloud.google.com/certification/ をご覧ください。

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.