About this Специализация
Только онлайн-курсы

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Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график

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Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень

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Часов на завершение

Прибл. 1 месяц на выполнение

Около 14 ч/неделю
Доступные языки

Японский

Субтитры: Японский, Английский, Испанский, Немецкий...
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How the Специализация Works

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.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 5

Курс1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版

4.1
Оценки: 15
Рецензии: 4
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

4.5
Оценки: 2
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

4.0
Оценки: 1
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

5.0
Оценки: 1
※ 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。...

Преподаватель

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Часто задаваемые вопросы

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • 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.

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате.

  • コースを修了後または、途中でコースを終了したい場合は、コースの購読を終了する必要があります。購読を終了しないと、引き続き課金が発生します。

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