À propos de ce cours

2,460 consultations récentes

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100 % en ligne

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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 16 heures pour terminer

Recommandé : 2 週間の学習(6~10 時間/週)...

Japonais

Sous-titres : Japonais, Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • 分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理

  • 新しい機械学習モデルの構築の基礎

  • ストリーミングデータ パイプラインとダッシュボードの作成

Compétences que vous acquerrez

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Data and Machine Learning on GCP 専門講座の概要

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 78 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
Google Cloud Platform の概要3 min
分析ワークロードと ML ワークロードのためのコンピューティング能力9 min
デモ: Compute Engine での VM の作成13 min
Google Cloud Storage で実現する柔軟なストレージ5 min
Google のグローバル ネットワークの活用3 min
セキュリティ: オンプレミス vs. クラウド ネイティブ2 min
Google Cloud のビッグデータ ツールの進化5 min
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる3 min
適切なアプローチの選択5 min
Google Cloud Platform でできること3 min
アクティビティ: 実際のお客様のソリューション アーキテクチャを調べてみる7 min
データドリブン組織における ML の主な役割6 min
2 lectures
Google Cloud 一般公開データセット プログラム10 min
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
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 50 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
機械学習の概要5 min
課題: MLを使用した賃貸物件のレコメンデーション8 min
アプローチ: オンプレミスから Google Cloud Platform に移行する9 min
デモ: 10 分以内に Apache Spark ジョブをゼロから作成6 min
課題: オンプレミス クラスタの利用と調整6 min
Google Cloud Storage でストレージをクラスタ外に移動する4 min
ラボの概要2 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30 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

3 heures pour terminer
13 vidéos (Total 74 min), 2 lectures, 2 quiz
13 vidéos
デモ: 20 億行の Github コードを 30 秒未満でクエリする11 min
BigQuery: 高速な SQL エンジン4 min
デモ: SQL による自転車シェアデータの探索11 min
データ品質4 min
BigQuery マネージド ストレージ5 min
地理データから得られる分析情報2 min
デモ: BigQuery GIS による落雷の分析7 min
構造化データ用の ML モデルタイプの選択4 min
顧客のライフタイム バリューの予測5 min
BigQuery ML: SQL でモデルを作成する3 min
ML モデルのライフサイクルの段階2 min
BigQuery ML: 主な機能のチュートリアル5 min
2 lectures
ラボの概要10 min
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30 min
Semaine
4

Semaine 4

2 heures pour terminer

Cloud Pub/Sub と Cloud Dataflow を使用してストリーミング データ パイプラインを作成する

2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 31 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
Cloud Pub/Sub によるメッセージ指向アーキテクチャ6 min
Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計3 min
Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装3 min
データポータルによる分析情報の可視化3 min
データポータルによるグラフの作成2 min
デモ: データポータルのチュートリアル7 min
ラボの概要1 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30 min
4.5
10 avisChevron Right

Meilleurs avis 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。

Enseignant

Offert par

Logo Google Cloud

Google Cloud

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.