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16時間で修了

推奨:2 週間の学習(6~10 時間/週)...

日本語

字幕:日本語, 英語

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

提供:

Google Cloud ロゴ

Google Cloud

シラバス - 本コースの学習内容

1

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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 readings, 2 quizzes
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 reading, 2 quizzes
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 readings, 2 quizzes
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 reading, 2 quizzes
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

GOOGLE CLOUD PLATFORM BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS 日本語版 からの人気レビュー
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Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版専門講座について

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

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • 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。

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。