About this Course

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Learner Career Outcomes

100% online

Start instantly and learn at your own schedule.

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 16 hours to complete

Suggested: 2 週間の学習(6~10 時間/週)...

Japanese

Subtitles: Japanese, English

What you will learn

  • Check

    分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理

  • Check

    新しい機械学習モデルの構築の基礎

  • Check

    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

Skills you will gain

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing

Learner Career Outcomes

100% online

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Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.

Intermediate Level

Approx. 16 hours to complete

Suggested: 2 週間の学習(6~10 時間/週)...

Japanese

Subtitles: Japanese, English

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

3 hours to complete

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

3 hours to complete
13 videos (Total 78 min), 2 readings, 2 quizzes
13 videos
Google Cloud Platform の概要3m
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9m
デモ: Compute Engine での VM の作成13m
Google Cloud Storage で実現する柔軟なストレージ5m
Google のグローバル ネットワークの活用3m
セキュリティ: オンプレミス vs. クラウド ネイティブ2m
Google Cloud のビッグデータ ツールの進化5m
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる3m
適切なアプローチの選択5m
Google Cloud Platform でできること3m
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7m
データドリブン組織における ML の主な役割6m
2 readings
Google Cloud 一般公開データセット プログラム10m
モジュールのリソース10m
1 practice exercise
モジュールの復習
Week
2

Week 2

3 hours to complete

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

3 hours to complete
8 videos (Total 50 min), 1 reading, 2 quizzes
8 videos
機械学習の概要5m
課題: MLを使用した賃貸物件のレコメンデーション8m
アプローチ: オンプレミスから Google Cloud Platform に移行する9m
デモ: 10 分以内に Apache Spark ジョブをゼロから作成6m
課題: オンプレミス クラスタの利用と調整6m
Google Cloud Storage でストレージをクラスタ外に移動する4m
ラボの概要2m
1 reading
モジュールのリソース10m
1 practice exercise
モジュールの復習30m
Week
3

Week 3

3 hours to complete

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

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

Week 4

2 hours to complete

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 hours to complete
8 videos (Total 31 min), 1 reading, 2 quizzes
8 videos
Cloud Pub/Sub によるメッセージ指向アーキテクチャ6m
Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計3m
Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装3m
データポータルによる分析情報の可視化3m
データポータルによるグラフの作成2m
デモ: データポータルのチュートリアル7m
ラボの概要1m
1 reading
モジュールのリソース10m
1 practice exercise
モジュールの復習30m
4.5

10 Reviews

Chevron Right

Top reviews from Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版

By OFeb 10th 2019

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。

About Google Cloud

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....

About the Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版 Specialization

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

Frequently Asked Questions

  • Once you enroll for a Certificate, you’ll have access to all videos, quizzes, and programming assignments (if applicable). Peer review assignments can only be submitted and reviewed once your session has begun. If you choose to explore the course without purchasing, you may not be able to access certain assignments.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • 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。

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