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 <<<
Специализация Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版
Data Engineering on Google Cloud Platform 専門化. データ エンジニアリングのキャリアをスタートして、ビッグデータと機械学習でビジネス価値を生み出す力をつけましょう。
от партнера
Специализация: принцип работы
Пройти курсы
Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.
Практический проект
В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.
Получите сертификат
Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.
Специализация включает несколько курсов: 5
Курс1
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
4.2
Оценки: 20
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/
Курс2
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform 日本語版
4.7
Оценки: 3
この 1 週間の集中オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform での機械学習モデルの設計と構築を実践しながら学びます。講義、デモ、ハンズオンラボを通じて、機械学習（ML）と TensorFlow の概念を学習し、ML モデルの開発、評価、製品化の実践的なスキルを習得します。
目標
このコースでは、次のスキルについて学習します。
● 機械学習のユースケースを理解する
● TensorFlow を使用して ML モデルを構築する
● Cloud ML を使用してスケーラブルで導入可能な ML モデルを構築する
● 前処理と結合機能の重要性を理解する
● 高度な ML の概念をモデルに組み込む
● トレーニング済みの ML モデルを製品化する
前提条件
このコースを最大限に活用するには、次の前提条件を満たしている必要があります。
● Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals コースを修了しているか、同等の経験がある
● SQL などの一般的なクエリ言語に関する基本的な知識がある
● データのモデリング、抽出、変換、読み込みのアクティビティの経験がある
● Python などの一般的なプログラミング言語を使用したアプリケーションの開発経験がある
● 機械学習と統計に精通している
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銀行口座が必要です（Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません）。
• 請求先住所が欧州連合（EU）またはロシアの Google Cloud Platform のユーザーは、VAT の概要文書（https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview）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/docs/frequently-asked-questions をご覧ください。
Курс3
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform 日本語版
4.7
Оценки: 3
本コースは 1 週間の集中セミナーであり、Data Engineering on Google Cloud Platform 専門分野認定の各コースをベースにしています。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通して、コンピューティング クラスタを作成、管理して Google Cloud Platform で Hadoop、Spark、Pig、Hive のジョブを実行する方法を学びます。また、コンピューティング クラスタからクラウド ストレージのオプションにアクセスする方法や、Google の機械学習機能を分析プログラムに統合する方法も学びます。
ハンズオンラボでは、ウェブ コンソールと CLI を使って Dataproc クラスタを作成して管理し、クラスタを使って Spark と Pig のジョブを実行します。さらに、BigQuery およびストレージと統合し、Spark を利用する Jupyter Notebook も作成します。最後に、機械学習 API をデータ分析に統合します。
受講条件
• Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals を受講済み（または同等の経験）
• Python に関する一定程度の知識
Курс4
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow 日本語版
4.7
Оценки: 3
※ 本コースは現在英語で利用可能、日本語も近日公開予定です。
この 1 週間の集中動画セミナーは、Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals をベースにしています。クラスルーム トレーニングの講義、デモンストレーション、ハンズオンラボを通して、オペレーション担当者不要のデータ ウェアハウジング、解析、パイプライン処理を実行する方法を学習します。
受講条件:
• Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
• SQL に類似したクエリ言語を使ったデータ分析の経験
• Python や Java の知識
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-trial/ をご覧ください。
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Часто задаваемые вопросы
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Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.
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Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.
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