課程信息

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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

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為16 小時

建議:2 週間の学習(6~10 時間/週)...

日語

字幕:日語, 英語(English)

您將學到的內容有

  • Check

    分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理

  • Check

    新しい機械学習モデルの構築の基礎

  • Check

    ストリーミングデータ パイプラインとダッシュボードの作成

您將獲得的技能

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing

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

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為16 小時

建議:2 週間の学習(6~10 時間/週)...

日語

字幕:日語, 英語(English)

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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1

完成時間為 3 小時

Data and Machine Learning on GCP 専門講座の概要

完成時間為 3 小時
13 個視頻 (總計 78 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
13 個視頻
Google Cloud Platform の概要3分鐘
分析ワークロードと ML ワークロードのためのコンピューティング能力9分鐘
デモ: Compute Engine での VM の作成13分鐘
Google Cloud Storage で実現する柔軟なストレージ5分鐘
Google のグローバル ネットワークの活用3分鐘
セキュリティ: オンプレミス vs. クラウド ネイティブ2分鐘
Google Cloud のビッグデータ ツールの進化5分鐘
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる3分鐘
適切なアプローチの選択5分鐘
Google Cloud Platform でできること3分鐘
アクティビティ: 実際のお客様のソリューション アーキテクチャを調べてみる7分鐘
データドリブン組織における ML の主な役割6分鐘
2 個閱讀材料
Google Cloud 一般公開データセット プログラム10分鐘
モジュールのリソース10分鐘
1 個練習
モジュールの復習
2

2

完成時間為 3 小時

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

完成時間為 3 小時
8 個視頻 (總計 50 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
8 個視頻
機械学習の概要5分鐘
課題: MLを使用した賃貸物件のレコメンデーション8分鐘
アプローチ: オンプレミスから Google Cloud Platform に移行する9分鐘
デモ: 10 分以内に Apache Spark ジョブをゼロから作成6分鐘
課題: オンプレミス クラスタの利用と調整6分鐘
Google Cloud Storage でストレージをクラスタ外に移動する4分鐘
ラボの概要2分鐘
1 個閱讀材料
モジュールのリソース10分鐘
1 個練習
モジュールの復習30分鐘
3

3

完成時間為 3 小時

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

完成時間為 3 小時
13 個視頻 (總計 74 分鐘), 2 個閱讀材料, 2 個測驗
13 個視頻
デモ: 20 億行の Github コードを 30 秒未満でクエリする11分鐘
BigQuery: 高速な SQL エンジン4分鐘
デモ: SQL による自転車シェアデータの探索11分鐘
データ品質4分鐘
BigQuery マネージド ストレージ5分鐘
地理データから得られる分析情報2分鐘
デモ: BigQuery GIS による落雷の分析7分鐘
構造化データ用の ML モデルタイプの選択4分鐘
顧客のライフタイム バリューの予測5分鐘
BigQuery ML: SQL でモデルを作成する3分鐘
ML モデルのライフサイクルの段階2分鐘
BigQuery ML: 主な機能のチュートリアル5分鐘
2 個閱讀材料
ラボの概要10分鐘
モジュールのリソース10分鐘
1 個練習
モジュールの復習30分鐘
4

4

完成時間為 2 小時

Cloud Pub/Sub と Cloud Dataflow を使用してストリーミング データ パイプラインを作成する

完成時間為 2 小時
8 個視頻 (總計 31 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
8 個視頻
Cloud Pub/Sub によるメッセージ指向アーキテクチャ6分鐘
Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計3分鐘
Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装3分鐘
データポータルによる分析情報の可視化3分鐘
データポータルによるグラフの作成2分鐘
デモ: データポータルのチュートリアル7分鐘
ラボの概要1分鐘
1 個閱讀材料
モジュールのリソース10分鐘
1 個練習
モジュールの復習30分鐘
4.5
10 條評論Chevron Right

來自Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版的熱門評論

創建者 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。

關於 Google 云端平台

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

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

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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