課程信息
4.1
17 個評分
4 個審閱
100% 在線

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。
可靈活調整截止日期

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。
中級

中級

完成時間(小時)

完成時間大約為9 小時

建議:1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...
可選語言

日語

字幕:日語, 英語(English)
100% 在線

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教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

1
完成時間(小時)
完成時間為 13 分鐘

Google Cloud Platformの専門講座でのデータと機械学習の紹介

...
Reading
4 個視頻 (總計 12 分鐘), 1 個閱讀材料
Video4 個視頻
コースの概要と課題5分鐘
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる2分鐘
インストラクターに会いましょう3分鐘
Reading1 個閱讀材料
ぜひお読みください1分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 1 小時

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。...
Reading
5 個視頻 (總計 31 分鐘), 1 個測驗
Video5 個視頻
Google Cloud Platform とは14分鐘
GCP のビッグデータ プロダクト9分鐘
使用シナリオ5分鐘
モジュールのリソース分鐘
Quiz1 個練習
モジュールの復習2分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 3 小時

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。...
Reading
9 個視頻 (總計 54 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
Video9 個視頻
CPUオンデマンド7分鐘
ラボの概要分鐘
ラボの復習8分鐘
グローバル ファイルシステム14分鐘
ラボの概要1分鐘
ラボの復習14分鐘
モジュール復習3分鐘
モジュールのリソース3分鐘
Reading1 個閱讀材料
モジュールのリソース10分鐘
Quiz1 個練習
モジュールの復習4分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 4 小時

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。...
Reading
10 個視頻 (總計 90 分鐘), 3 個測驗
Video10 個視頻
変革への足掛かり20分鐘
クラウドでの SQL データベース5分鐘
ラボの概要分鐘
ラボの復習22分鐘
クラウドでのマネージド Hadoop8分鐘
ラボの概要分鐘
ラボの復習27分鐘
モジュールの復習3分鐘
モジュールのリソース1分鐘
Quiz1 個練習
モジュールのまとめ4分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 5 小時

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」)。...
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20 個視頻 (總計 82 分鐘), 1 個閱讀材料, 4 個測驗
Video20 個視頻
高速ランダム アクセス11分鐘
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3分鐘
BigQuery へのデータの取り込み2分鐘
インタラクティブで反復型の開発とデモ1分鐘
Cloud Datalab: デモ3分鐘
BigQuery をサポートする Datalab2分鐘
ラボの概要分鐘
ラボの復習: Datalab の設定5分鐘
ラボの復習: IPython Notebook の使い方6分鐘
TensorFlow での機械学習8分鐘
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)1分鐘
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)5分鐘
ラボの概要4分鐘
完全にビルドされた機械学習モデルとラボ4分鐘
事前構築された ML API: 例8分鐘
ラボの復習8分鐘
モジュールの復習2分鐘
モジュールソース分鐘
機械学習: リソース分鐘
Reading1 個閱讀材料
データ解析のスケーリング: リソース1分鐘
Quiz1 個練習
モジュールの復習18分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 18 分鐘

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。...
Reading
4 個視頻 (總計 9 分鐘), 1 個閱讀材料, 1 個測驗
Video4 個視頻
メッセージ指向アーキテクチャ3分鐘
サーバーレス データ パイプライン3分鐘
モジュールの復習分鐘
Reading1 個閱讀材料
モジュールのリソース5分鐘
Quiz1 個練習
モジュールの復習4分鐘
完成時間(小時)
完成時間為 15 分鐘

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

...
Reading
3 個視頻 (總計 5 分鐘), 1 個閱讀材料
Video3 個視頻
次のステップ1分鐘
モジュールのリソース分鐘
Reading1 個閱讀材料
参考リンク10分鐘

關於 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....

關於 Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版 專項課程

>>> 注:本専門講座は現在、Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform以外は日本語で利用可能です。このコースは近日中に日本語で公開されます。<<< 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

常見問題

  • 注册以便获得证书后,您将有权访问所有视频、测验和编程作业(如果适用)。只有在您的班次开课之后,才可以提交和审阅同学互评作业。如果您选择在不购买的情况下浏览课程,可能无法访问某些作业。

  • 您注册课程后,将有权访问专项课程中的所有课程,并且会在完成课程后获得证书。您的电子课程证书将添加到您的成就页中,您可以通过该页打印您的课程证书或将其添加到您的领英档案中。如果您只想阅读和查看课程内容,可以免费旁听课程。

  • 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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