Об этом курсе
Недавно просмотрено: 5,021

Learner Career Outcomes

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 2 週間の学習(6~10 時間/週)...

Японский

Субтитры: Японский, Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理

  • Check

    新しい機械学習モデルの構築の基礎

  • Check

    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

Приобретаемые навыки

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing

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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

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

13 видео ((всего 78 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
Google Cloud Platform の概要3мин
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9мин
デモ: Compute Engine での VM の作成13мин
Google Cloud Storage で実現する柔軟なストレージ5мин
Google のグローバル ネットワークの活用3мин
セキュリティ: オンプレミス vs. クラウド ネイティブ2мин
Google Cloud のビッグデータ ツールの進化5мин
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる3мин
適切なアプローチの選択5мин
Google Cloud Platform でできること3мин
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7мин
データドリブン組織における ML の主な役割6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Google Cloud 一般公開データセット プログラム10мин
モジュールのリソース10мин
1 практическое упражнение
モジュールの復習
Неделя
2
3 ч. на завершение

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

8 видео ((всего 50 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
機械学習の概要5мин
課題: MLを使用した賃貸物件のレコメンデーション8мин
アプローチ: オンプレミスから Google Cloud Platform に移行する9мин
デモ: 10 分以内に Apache Spark ジョブをゼロから作成6мин
課題: オンプレミス クラスタの利用と調整6мин
Google Cloud Storage でストレージをクラスタ外に移動する4мин
ラボの概要2мин
1 материал для самостоятельного изучения
モジュールのリソース10мин
1 практическое упражнение
モジュールの復習30мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

13 видео ((всего 74 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
13 видео
デモ: 20 億行の Github コードを 30 秒未満でクエリする11мин
BigQuery: 高速な SQL エンジン4мин
デモ: SQL による自転車シェアデータの探索11мин
データ品質4мин
BigQuery マネージド ストレージ5мин
地理データから得られる分析情報2мин
デモ: BigQuery GIS による落雷の分析7мин
構造化データ用の ML モデルタイプの選択4мин
顧客のライフタイム バリューの予測5мин
BigQuery ML: SQL でモデルを作成する3мин
ML モデルのライフサイクルの段階2мин
BigQuery ML: 主な機能のチュートリアル5мин
2 материала для самостоятельного изучения
ラボの概要10мин
モジュールのリソース10мин
1 практическое упражнение
モジュールの復習30мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

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

8 видео ((всего 31 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Cloud Pub/Sub によるメッセージ指向アーキテクチャ6мин
Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計3мин
Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装3мин
データポータルによる分析情報の可視化3мин
データポータルによるグラフの作成2мин
デモ: データポータルのチュートリアル7мин
ラボの概要1мин
1 материал для самостоятельного изучения
モジュールのリソース10мин
1 практическое упражнение
モジュールの復習30мин
4.5
Рецензии: 10Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版

автор: 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。

Преподаватели

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....

Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版: общие сведения

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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • 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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