About this Course
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Intermediate Level

Approx. 13 hours to complete

Suggested: 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...

Japanese

Subtitles: Japanese, English

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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
13 minutes to complete

Google Cloud Platformの専門講座でのデータと機械学習の紹介

4 videos (Total 12 min), 1 reading
4 videos
コースの概要と課題5m
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる2m
インストラクターに会いましょう3m
1 reading
ぜひお読みください1m
1 hour to complete

Google Cloud Platform とビッグデータ プロダクトの概要

5 videos (Total 31 min), 1 quiz
5 videos
Google Cloud Platform とは14m
GCP のビッグデータ プロダクト9m
使用シナリオ5m
モジュールのリソース27s
1 practice exercise
モジュールの復習2m
3 hours to complete

GCP コンピューティングとストレージの基礎

9 videos (Total 54 min), 1 reading, 3 quizzes
9 videos
CPUオンデマンド7m
ラボの概要37s
ラボの復習8m
グローバル ファイルシステム14m
ラボの概要1m
ラボの復習14m
モジュール復習3m
モジュールのリソース3m
1 reading
モジュールのリソース10m
1 practice exercise
モジュールの復習4m
4 hours to complete

クラウドでのデータ分析

10 videos (Total 90 min), 3 quizzes
10 videos
変革への足掛かり20m
クラウドでの SQL データベース5m
ラボの概要24s
ラボの復習22m
クラウドでのマネージド Hadoop8m
ラボの概要17s
ラボの復習27m
モジュールの復習3m
モジュールのリソース1m
1 practice exercise
モジュールのまとめ4m
5 hours to complete

データ分析のスケーリング: GCP によるコンピューティング

20 videos (Total 82 min), 1 reading, 4 quizzes
20 videos
高速ランダム アクセス11m
ペタバイト級のデータ格納とインタラクティブなクエリ3m
BigQuery へのデータの取り込み2m
インタラクティブで反復型の開発とデモ1m
Cloud Datalab: デモ3m
BigQuery をサポートする Datalab2m
ラボの概要28s
ラボの復習: Datalab の設定5m
ラボの復習: IPython Notebook の使い方6m
TensorFlow での機械学習8m
ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングと作成(パート 1)1m
ニューラル ネットワーク モデルのトレーニングと作成(パート 2)5m
ラボの概要4m
完全にビルドされた機械学習モデルとラボ4m
事前構築された ML API: 例8m
ラボの復習8m
モジュールの復習2m
モジュールソース10s
機械学習: リソース14s
1 reading
データ解析のスケーリング: リソース1m
1 practice exercise
モジュールの復習18m
18 minutes to complete

データ処理アーキテクチャ: スケーラブルな取り込み、変換、読み込み

4 videos (Total 9 min), 1 reading, 1 quiz
4 videos
メッセージ指向アーキテクチャ3m
サーバーレス データ パイプライン3m
モジュールの復習32s
1 reading
モジュールのリソース5m
1 practice exercise
モジュールの復習4m
15 minutes to complete

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

3 videos (Total 5 min), 1 reading
3 videos
次のステップ1m
モジュールのリソース35s
1 reading
参考リンク10m
4.5
8 ReviewsChevron 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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