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この 1 週間の集中動画セミナーでは、Google Cloud Platform(GCP)のビッグデータと機械学習に関する機能をご紹介します。受講者は Google Cloud Platform の概要と、データ処理機能の詳細について学ぶことができます。 このコースを完了すると、以下のことができるようになります。 • ビッグデータと機械学習に関連する Google Cloud Platform の主なプロダクトの用途と価値の特定 • CloudSQL と Cloud Dataproc を使用した、既存の MySQL と Hadoop / Pig / Spark / Hive ワークロードの Google Cloud Platform への移行 • BigQuery と Cloud Datalab によるインタラクティブなデータ分析の実行 • Cloud SQL、BigTable、データストアからの選択 • TensorFlow を使用したニューラル ネットワークのトレーニングと使用 • Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトからの取捨選択 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 • 抽出、変換、読み込みの各アクティビティ • 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 Google アカウントについての注意: • Google Cloud Platform の無料トライアルに登録するには、Google / Gmail アカウントとクレジット カードまたは口座番号が必要です(Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません)。 • 請求書の送付先住所が欧州連合(EU)またはロシアの Google Cloud Platform ユーザーは、https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview の VAT 概要文書をお読みください。 • 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/?hl=ja をご覧ください。 Looking for the English version of this course? Check out https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals/ Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/...
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Предполагаемая нагрузка: 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)

Прибл. 7 ч. на завершение
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Программа курса: что вы изучите

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Раздел
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13 минуты на завершение

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

...
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4 видео (всего 12 мин.), 1 материал для самостоятельного изучения
Video4 видео
コースの概要と課題5мин
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる2мин
インストラクターに会いましょう3мин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
ぜひお読みください1мин
Clock
1 ч. на завершение

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

このモジュールでは、Google Cloud Platform とプラットフォームにおけるデータ処理の概要について説明します。...
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5 видео (всего 31 мин.), 1 тест
Video5 видео
Google Cloud Platform とは14мин
GCP のビッグデータ プロダクト9мин
使用シナリオ5мин
モジュールのリソースмин
Quiz1 практическое упражнение
モジュールの復習2мин
Clock
3 ч. на завершение

GCP コンピューティングとストレージの基礎

このモジュールでは、Google Cloud Platform の基礎であるコンピューティングとストレージの概要と、データの取り込み、ストレージ、フェデレーテッド分析を提供する仕組みについて説明します。...
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9 видео (всего 54 мин.), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
Video9 видео
CPUオンデマンド7мин
ラボの概要мин
ラボの復習8мин
グローバル ファイルシステム14мин
ラボの概要1мин
ラボの復習14мин
モジュール復習3мин
モジュールのリソース3мин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
モジュールのリソース10мин
Quiz1 практическое упражнение
モジュールの復習4мин
Clock
4 ч. на завершение

クラウドでのデータ分析

このモジュールでは、Google で管理されるビッグデータの一般的なユースケースを紹介します。Google では、業界内で幅広く扱われている大量のデータを簡単にクラウドに移行することができます。...
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10 видео (всего 90 мин.), 3 тестов
Video10 видео
変革への足掛かり20мин
クラウドでの SQL データベース5мин
ラボの概要мин
ラボの復習22мин
クラウドでのマネージド Hadoop8мин
ラボの概要мин
ラボの復習27мин
モジュールの復習3мин
モジュールのリソース1мин
Quiz1 практическое упражнение
モジュールのまとめ4мин
Clock
5 ч. на завершение

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

このモジュールでは、受講者が使用しているテクノロジーと直接関係しない可能性があるものの、Google Cloud Platform のその他の革新的なテクノロジーについて説明します(「次のテクノロジー」)。...
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20 видео (всего 82 мин.), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
Video20 видео
高速ランダム アクセス11мин
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3мин
BigQuery へのデータの取り込み2мин
インタラクティブで反復型の開発とデモ1мин
Cloud Datalab: デモ3мин
BigQuery をサポートする Datalab2мин
ラボの概要мин
ラボの復習: Datalab の設定5мин
ラボの復習: IPython Notebook の使い方6мин
TensorFlow での機械学習8мин
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)1мин
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)5мин
ラボの概要4мин
完全にビルドされた機械学習モデルとラボ4мин
事前構築された ML API: 例8мин
ラボの復習8мин
モジュールの復習2мин
モジュールソースмин
機械学習: リソースмин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
データ解析のスケーリング: リソース1мин
Quiz1 практическое упражнение
モジュールの復習18мин
Clock
18 минуты на завершение

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

このモジュールでは、TaskQueues による非同期処理、Pub/Sub でのメッセージ指向アーキテクチャ、Dataflow を使用したパイプライン作成といった、Google Cloud Platform でのデータ処理アーキテクチャについて説明します。...
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4 видео (всего 9 мин.), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
Video4 видео
メッセージ指向アーキテクチャ3мин
サーバーレス データ パイプライン3мин
モジュールの復習мин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
モジュールのリソース5мин
Quiz1 практическое упражнение
モジュールの復習4мин
Clock
15 минуты на завершение

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

...
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3 видео (всего 5 мин.), 1 материал для самостоятельного изучения
Video3 видео
次のステップ1мин
モジュールのリソースмин
Reading1 материал для самостоятельного изучения
参考リンク10мин

Преподаватель

О 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....

О специализации ''Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版'

>>> 注:本専門講座は現在、英語と日本語のハイブリッドになっております。コース1のみが日本語で利用可能で、残りのコースは英語です。残り英語のコースは近日中に日本語で利用可能になります。<<< 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Часто задаваемые вопросы

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • 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。

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