この 2 週間の速習オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform（GCP）のビッグデータ機能と機械学習機能を紹介します。Google Cloud Platform の概要を簡単に説明した後、データ処理機能について詳しく説明します。 このコースを修了すると、受講者は次のことができるようになります。 • Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習に関係する主要プロダクトの目的と価値を理解する • Cloud SQL と Cloud Dataproc を使用して既存の MySQL と Hadoop、Pig、Spark、Hive のワークロードを Google Cloud Platform に移行する • BigQuery と Cloud Datalab を使用してインタラクティブなデータ解析を実行する • Cloud SQL、Bigtable、Datastore のいずれかを選択する • TensorFlow を使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、利用する • Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトについて理解し、選択する このコースは、次の 1 つ以上の分野で 1 年程度の経験がある方を対象としています。 • SQL などの一般的なクエリ言語 • 抽出、変換、読み込みの操作 • データ モデリング • 機械学習または統計 • Python でのプログラミング Google アカウントに関する注意点: • 現在 Google サービスは中国では使用できません。
本課程是 Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版 專項課程 專項課程的一部分
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
提供方
課程信息
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您將學到的內容有
分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理
新しい機械学習モデルの構築の基礎
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。
第 1 門課程（共 5 門）
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）
提供方
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.
教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼
完成時間為 3 小時
Data and Machine Learning on GCP 専門講座の概要
Big Data and Machine Learning fundamentals on GCP コースへようこそ。ここでは、このコースの基本的な構成と、このコースで取り上げるビッグデータの 4 つの主な課題について学びます。
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
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
このモジュールでは、オンプレミスで実行されている Apache Spark ML の既存のレコメンデーション モデルを使用して、レコメンデーション モデルの概要と、Cloud Dataproc および Cloud SQL を使用してクラウドでこのモデルを実行する方法について学びます。
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
完成時間為 3 小時
BigQuery ML で訪問者の購入を予測する
このモジュールでは、BigQuery と大規模なビッグデータ分析の基礎について学びます。さらに、BigQuery ML で SQL のみを使用して、訪問者の購入を予測するカスタムの機械学習モデルを構築する方法を学びます。
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
BigQuery の概要5分鐘
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
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
このモジュールでは、自動スケーリングに対応したストリーミング データ パイプラインを設計、構築して、データの取り込み、処理、ダッシュボードでの可視化を行います。パイプラインを構築する前に、メッセージ指向アーキテクチャの基礎と、最新のデータ パイプラインを設計、実装する際の注意点について学びます。
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 條評論來自Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版的熱門評論
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 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 <<<
常見問題
什麼是 Coursera Plus 及其退款政策？
我什么时候能够访问课程视频和作业？
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。
我订阅此专项课程后会得到什么？
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。
退款政策是如何规定的？
有助学金吗？
このコースの受講条件はありますか？
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
Google Cloud Platform 無料トライアルの登録条件はありますか？
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。
Google Cloud Platform の無料トライアルを使い切ってしまった場合はどうなりますか？
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。
無料トライアルの仕組みについて教えてください。
詳しくは、https://cloud.google.com/free-trial/docs/ のページをご覧ください。
このコースは CPB100 と同様のものですか？
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。
このコースは、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と関連していますか？
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 認定資格とは何ですか？
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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