About this Course

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Intermediate Level
Approx. 13 hours to complete
Japanese
Subtitles: Japanese, English

What you will learn

  • 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

Skills you will gain

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing
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Instructor

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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

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Frequently Asked Questions

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

  • 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。

  • This Course doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Course Certificates for credit. Check with your institution to learn more. Online Degrees and Mastertrack™ Certificates on Coursera provide the opportunity to earn university credit.

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