Об этом курсе
1,422

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 週間の学習、8~12 時間/週...

Японский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 10 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 1 週間の学習、8~12 時間/週...

Японский

Субтитры: Французский, Португальский (бразильский), Немецкий, Английский, Испанский, Японский...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
11 минуты на завершение

Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform へようこそ

...
2 видео ((всего 5 мин.)), 1 тест
2 видео
機械学習についての考え方2мин
1 практическое упражнение
機械学習コースの事前テスト6мин
3 ч. на завершение

モジュール 1: 機械学習の使用開始

...
21 видео ((всего 109 мин.)), 2 тестов
21 видео
ML の種類3мин
ML パイプライン2мин
ML モデルのバリエーション7мин
ML 問題の骨組み2мин
機械学習(ML)の利用8мин
最適化9мин
ニューラル ネットワーク環境18мин
特徴の組み合わせ3мин
特徴エンジニアリング3мин
イメージモデル5мин
効果的な ML2мин
良いデータセットを作成するもの5мин
エラー指標3мин
精度2мин
適合率-再現率5мин
機械学習データセットの作成3мин
データセットの分割6мин
Python Notebook1мин
ML データセット作成のラボの概要3мин
ML データセット作成のラボの復習2мин
1 практическое упражнение
モジュール 1 の理解度チェック8мин
5 ч. на завершение

モジュール 2: Tensorflow による ML モデルの構築

...
15 видео ((всего 65 мин.)), 5 тестов
15 видео
TensorFlow とは5мин
コア TensorFlow5мин
TensorFlow ラボの概要のスタートガイド7
TensorFlow ラボの復習10мин
Estimator API8мин
tf.estimator を使用した機械学習15
Estimator ラボの復習7мин
効果的な ML の構築6мин
ラボのはじめに: バッチ処理と特徴作成を追加するためのリファクタリング38
リファクタリングのラボの復習4мин
トレーニングと評価4мин
モニタリング1мин
ラボのはじめに: 分散型トレーニングとモニタリング2мин
ラボの復習: 分散型トレーニングとモニタリング7мин
1 практическое упражнение
モジュール 2 の理解度チェック8мин
2 ч. на завершение

モジュール 3: Cloud ML Engine による ML モデルのスケーリング

...
7 видео ((всего 28 мин.)), 2 тестов
7 видео
クラウド ML エンジンを選ぶ理由6мин
開発ワークフロー1мин
パッケージング トレーナー3мин
TensorFlow サービスの提供3мин
ラボ: ML のスケーリング39
ラボの復習: ML のスケーリング10мин
1 практическое упражнение
モジュール 3 の理解度チェック4мин
3 ч. на завершение

モジュール 4: 特徴エンジニアリング

...
16 видео ((всего 92 мин.)), 2 тестов
16 видео
優れた特徴7мин
因果関係8мин
数値5мин
多数の例7мин
生データから特徴への変換1мин
カテゴリ別の特徴8мин
特徴断面3мин
バケット化3мин
広さと深さ5мин
特徴エンジニアリングを行う場所3мин
特徴エンジニアリングのラボの概要3мин
特徴エンジニアリングのラボの復習10мин
ハイパーパラメータの調整とデモ15мин
ML の抽象化レベル4мин
まとめ1мин
1 практическое упражнение
"モジュール 4 の理解度チェック "6мин

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....

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

  • Да, до регистрации можно просмотреть первое видео и программу курса. Чтобы получить полный доступ к материалам курса, необходимо оплатить его.

  • Регистрируясь на курс до начала сессии, вы получаете доступ ко всем видеолекциям и материалам для самостоятельного изучения. Задания можно отправлять после начала сессии.

  • После регистрации на курс и начала сессии вы получаете доступ ко всем видео и другим ресурсам курса, включая материалы для самостоятельного изучения и форумы обсуждений. Вы сможете выполнять тренировочные, а также сдавать обязательные оцениваемые задания и получить сертификат о прохождении курса.

  • Если вы успешного пройдете курс, на странице ваших достижений появится электронный сертификат, который можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn.

  • Это один из немногих курсов на Coursera, которые предоставляются только на платной основе.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.