Об этом курсе
4.3
Оценки: 23
Рецензии: 6

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

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Промежуточный уровень

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...

Японский

Субтитры: Японский, Английский

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Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
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

...
4 видео ((всего 12 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
4 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
1 материал для самостоятельного изучения
ぜひお読みください1мин
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。...
5 видео ((всего 31 мин.)), 1 тест
5 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27
1 практическое упражнение
モジュールの復習2мин
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。...
9 видео ((всего 54 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов
9 видео
CPUオンデマンド7мин
ラボの概要37
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
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4мин
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。...
10 видео ((всего 90 мин.)), 3 тестов
10 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24
ラボの復習22мин
クラウドでのマネージド Hadoop8мин
ラボの概要17
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
1 практическое упражнение
モジュールのまとめ4мин
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」)。...
20 видео ((всего 82 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 4 тестов
20 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28
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10
機械学習: リソース14
1 материал для самостоятельного изучения
データ解析のスケーリング: リソース1мин
1 практическое упражнение
モジュールの復習18мин
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。...
4 видео ((всего 9 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
4 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32
1 материал для самостоятельного изучения
モジュールのリソース5мин
1 практическое упражнение
モジュールの復習4мин
15 минуты на завершение

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

...
3 видео ((всего 5 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения
3 видео
次のステップ1мин
モジュールのリソース35
1 материал для самостоятельного изучения
参考リンク10мин
4.3
Рецензии: 6Chevron Right

Лучшие рецензии

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。

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'

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

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    • 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

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    - クレジット カードまたは銀行口座

    - 利用規約への同意

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    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。

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  • 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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