このコースについて

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約12時間で修了

推奨:1 週間の学習、8~12 時間/週...

日本語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...
このCourseを受講している学習者は
  • Engineers
  • Software Engineers

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

中級レベル

約12時間で修了

推奨:1 週間の学習、8~12 時間/週...

日本語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

シラバス - 本コースの学習内容

1
11分で修了

Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform へようこそ

2件のビデオ (合計5分), 1 quiz
2件のビデオ
機械学習についての考え方2 分
1の練習問題
機械学習コースの事前テスト6 分
3時間で修了

モジュール 1: 機械学習の使用開始

21件のビデオ (合計109分), 2 quizzes
21件のビデオ
ML の種類3 分
ML パイプライン2 分
ML モデルのバリエーション7 分
ML 問題の骨組み2 分
機械学習(ML)の利用8 分
最適化9 分
ニューラル ネットワーク環境18 分
特徴の組み合わせ3 分
特徴エンジニアリング3 分
イメージモデル5 分
効果的な ML2 分
良いデータセットを作成するもの5 分
エラー指標3 分
精度2 分
適合率-再現率5 分
機械学習データセットの作成3 分
データセットの分割6 分
Python Notebook1 分
ML データセット作成のラボの概要3 分
ML データセット作成のラボの復習2 分
1の練習問題
モジュール 1 の理解度チェック8 分
5時間で修了

モジュール 2: Tensorflow による ML モデルの構築

15件のビデオ (合計65分), 5 quizzes
15件のビデオ
TensorFlow とは5 分
コア TensorFlow5 分
TensorFlow ラボの概要のスタートガイド7
TensorFlow ラボの復習10 分
Estimator API8 分
tf.estimator を使用した機械学習15
Estimator ラボの復習7 分
効果的な ML の構築6 分
ラボのはじめに: バッチ処理と特徴作成を追加するためのリファクタリング38
リファクタリングのラボの復習4 分
トレーニングと評価4 分
モニタリング1 分
ラボのはじめに: 分散型トレーニングとモニタリング2 分
ラボの復習: 分散型トレーニングとモニタリング7 分
1の練習問題
モジュール 2 の理解度チェック8 分
2時間で修了

モジュール 3: Cloud ML Engine による ML モデルのスケーリング

7件のビデオ (合計28分), 2 quizzes
7件のビデオ
クラウド ML エンジンを選ぶ理由6 分
開発ワークフロー1 分
パッケージング トレーナー3 分
TensorFlow サービスの提供3 分
ラボ: ML のスケーリング39
ラボの復習: ML のスケーリング10 分
1の練習問題
モジュール 3 の理解度チェック4 分
3時間で修了

モジュール 4: 特徴エンジニアリング

16件のビデオ (合計92分), 2 quizzes
16件のビデオ
優れた特徴7 分
因果関係8 分
数値5 分
多数の例7 分
生データから特徴への変換1 分
カテゴリ別の特徴8 分
特徴断面3 分
バケット化3 分
広さと深さ5 分
特徴エンジニアリングを行う場所3 分
特徴エンジニアリングのラボの概要3 分
特徴エンジニアリングのラボの復習10 分
ハイパーパラメータの調整とデモ15 分
ML の抽象化レベル4 分
まとめ1 分
1の練習問題
"モジュール 4 の理解度チェック "6 分

Google Cloudについて

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....

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

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの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。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

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。