この専門講座について

100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

中級レベル

ドイツ語

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

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専門講座のしくみ

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には5コースあります。

コース1

Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals auf Deutsch

In diesem einwöchigen On-Demand-Intensivkurs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die Funktionen der Google Cloud Platform (GCP) für Big Data und maschinelles Lernen. Dabei wird ein kurzer Überblick über die Google Cloud Platform geboten, während die Funktionen für die Datenverarbeitung eingehender behandelt werden. Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage: • den Zweck und den Nutzen der wichtigsten Produkte für Big Data und maschinelles Lernen in der Google Cloud Platform zu beschreiben, • vorhandene MySQL- und Hadoop-/Pig-/Spark-/Hive-Arbeitslasten mit Cloud SQL und Cloud Dataproc zur Google Cloud Platform zu migrieren, • mit BigQuery und Cloud Datalab interaktive Datenanalysen auszuführen, • eine Auswahl zwischen Cloud SQL, BigTable und Datastore zu treffen, • mit TensorFlow ein neuronales Netzwerk zu trainieren und zu verwenden, • eine Auswahl zwischen verschiedenen Datenverarbeitungsprodukten in der Google Cloud Platform zu treffen. Wenn Sie sich zu diesem Kurs anmelden möchten, sollten Sie ungefähr ein (1) Jahr Erfahrung in einem oder mehreren der folgenden Bereiche haben: • Gängige Abfragesprache wie SQL • Extraktions-, Transformations-, Ladeaktivitäten • Datenmodellierung • Maschinelles Lernen und/oder Statistik • Programmierung in Python Hinweise zum Google-Konto: • Sie benötigen ein Google-/Gmail-Konto und eine Kreditkarte oder ein Bankkonto, um sich für den kostenlosen Test der Google Cloud Platform zu registrieren (in China stehen die Dienste von Google derzeit nicht zur Verfügung). • Wenn Sie Google Cloud Platform-Kunde mit Rechnungsadresse in der Europäischen Union (EU) oder Russland sind, lesen Sie sich die Dokumentation zur Mehrwertsteuer unter https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview durch. • Weitere häufig gestellte Fragen zum kostenlosen Test der Google Cloud Platform finden Sie unter https://cloud.google.com/free-trial/. Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/ このコースの日本語版をお探しですか?https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-jp/

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コース2

Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Schnellkurs bietet Teilnehmern eine praktische Einführung in die Entwicklung und Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen (Machine Learning, ML) mithilfe der Google Cloud Platform. Mit einem Mix aus Präsentationen, Demos und praxisorientierten Labs machen Sie sich mit ML- und TensorFlow-Konzepten vertraut und lernen, wie Sie ML-Modelle entwickeln, bewerten und zur Bereitstellung vorbereiten. LERNZIELE Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern die folgenden Kompetenzen: ● Anwendungsfälle für maschinelles Lernen bestimmen ● ML-Modelle mit TensorFlow erstellen ● Skalierbare, bereitstellbare ML-Modelle mit Cloud ML erstellen ● Bedeutung der Vorverarbeitung und Kombination von Funktionen erkennen ● Erweiterte ML-Konzepte in Modelle integrieren ● Trainierte ML-Modelle für die Bereitstellung vorbereiten VORAUSSETZUNGEN Für maximale Lernerfolge sollten die Teilnehmer Folgendes mitbringen: ● Abgeschlossener Kurs "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" ODER gleichwertige Kenntnisse ● Grundkenntnisse in gängigen Abfragesprachen wie SQL ● Erfahrung mit Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und Ladeaktivitäten ● Kenntnisse im Entwickeln von Anwendungen mit einer gängigen Programmiersprache wie Python ● Vertrautheit mit maschinellem Lernen und/oder Statistik Hinweise zum Google-Konto: • Wenn Sie sich für die kostenlose Testversion der Google Cloud Platform registrieren möchten, benötigen Sie ein Google-/Gmail-Konto und eine Kreditkarte oder ein Bankkonto. In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar. • Kunden der Google Cloud Platform mit Rechnungsadresse in der Europäischen Union (EU) oder Russland finden hilfreiche Hinweise zur Mehrwertsteuer unter: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Weitere FAQs zur kostenlosen Testversion der Google Cloud Platform finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/.

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コース3

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform auf Deutsch

Dieser einwöchige Intensivkurs baut auf vorherigen Kursen der Spezialisierung "Data Engineering on Google Cloud Platform" auf. Sie lernen mit Videoschulungen, Demonstrationen und praxisorientierten Labs, wie Sie Computing-Cluster erstellen und verwalten, sodass Hadoop-, Spark-, Pig- und/oder Hive-Jobs auf der Google Cloud Platform ausgeführt werden können. Außerdem lernen Sie, wie Sie von diesen Computing-Clustern aus auf verschiedene Cloud Storage-Optionen zugreifen und die Funktionen des maschinellen Lernens von Google in die Analyseprogramme dieser Anwendungen integrieren. In den praxisorientierten Labs verwenden Sie die Webkonsole und Befehlszeilenschnittstellen, um Dataproc-Cluster zu erstellen und zu verwalten. Darüber hinaus nutzen Sie Cluster, um Spark- und Pig-Jobs auszuführen. Sie erstellen dann IPython-Notebooks, die in BigQuery und Storage integriert werden können und die Spark verwenden. Zum Abschluss integrieren Sie die APIs für maschinelles Lernen in Ihre Datenanalyse. Voraussetzungen • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals (oder vergleichbare Erfahrung) • Einige Kenntnisse über Python

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コース4

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow auf Deutsch

Dieser einwöchige On-Demand-Kompaktkurs baut auf folgendem Kurs auf: "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals". In den von einem Kursleiter geführten Präsentationen, Demonstrationen und praktischen Labs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in die managementfreie Datenverarbeitung in Data Warehousing, Analysen und Pipelines. Voraussetzungen: • Kurs: "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" • Erfahrung in der Verwendung einer SQL-ähnlichen Abfragesprache für die Datenanalyse • Python- oder Java-Kenntnisse Hinweis zum Google-Konto: • Zum Registrieren für die kostenlose Google Cloud Platform-Testversion benötigen Sie ein Google/Gmail-Konto sowie eine Kreditkarte oder ein Bankkonto. In China sind Google-Dienste derzeit nicht verfügbar. • Wenn Sie als Google Cloud Platform-Kunde eine Rechnungsadresse in der EU oder in Russland haben, lesen Sie den Artikel "Übersicht zur Mehrwertsteuer" unter: https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview • Weitere FAQ zur kostenlosen Google Cloud Platform-Testversion finden Sie unter: https://cloud.google.com/free-trial/

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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....

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • この専門講座では大学の単位は付与されませんが、一部の大学では専門講座修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。

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。