このコースについて

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柔軟性のある期限
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中級レベル
約13時間で修了
日本語

学習内容

  • 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

習得するスキル

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing
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講師

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Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

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3時間で修了

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

3時間で修了
13件のビデオ (合計78分), 2 学習用教材, 2 個のテスト
13件のビデオ
Google Cloud Platform の概要3 分
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
デモ: Compute Engine での VM の作成13 分
Google Cloud Storage で実現する柔軟なストレージ5 分
Google のグローバル ネットワークの活用3 分
セキュリティ: オンプレミス vs. クラウド ネイティブ2 分
Google Cloud のビッグデータ ツールの進化5 分
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる3 分
適切なアプローチの選択5 分
Google Cloud Platform でできること3 分
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
データドリブン組織における ML の主な役割6 分
2件の学習用教材
Google Cloud 一般公開データセット プログラム10 分
モジュールのリソース10 分
1の練習問題
モジュールの復習
2

2

3時間で修了

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

3時間で修了
8件のビデオ (合計50分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
8件のビデオ
機械学習の概要5 分
課題: MLを使用した賃貸物件のレコメンデーション8 分
アプローチ: オンプレミスから Google Cloud Platform に移行する9 分
デモ: 10 分以内に Apache Spark ジョブをゼロから作成6 分
課題: オンプレミス クラスタの利用と調整6 分
Google Cloud Storage でストレージをクラスタ外に移動する4 分
ラボの概要2 分
1件の学習用教材
モジュールのリソース10 分
1の練習問題
モジュールの復習30 分
3

3

3時間で修了

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

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

4

2時間で修了

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

2時間で修了
8件のビデオ (合計31分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
8件のビデオ
Cloud Pub/Sub によるメッセージ指向アーキテクチャ6 分
Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計3 分
Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装3 分
データポータルによる分析情報の可視化3 分
データポータルによるグラフの作成2 分
デモ: データポータルのチュートリアル7 分
ラボの概要1 分
1件の学習用教材
モジュールのリソース10 分
1の練習問題
モジュールの復習30 分

レビュー

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よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。