ペタバイト規模のデータに対して数秒でクエリを実行して処理する方法や、データの増大に合わせて自動的にスケーリングされるデータ分析に関心がある場合は、ぜひ Data Insights コースを受講してください。 この 1 週間のオンライン速習コースに参加すると、Google Cloud Platform を使用したデータ分析と可視化によって分析情報を得る方法を学習できます。本コースにはインタラクティブなシナリオとハンズオンラボが用意されており、参加者は Google BigQuery のさまざまなデータセットを使用して、分析情報の探索、マイニング、読み込み、可視化、抽出を行うことができます。本コースでは、データの読み込み、クエリの実行、スキーマのモデル化、パフォーマンスの最適化、クエリの料金、データの可視化を扱います。 前提条件 本コースを最大限に活用するには、この専門講座で以下のコースを事前に完了する必要があります。 • Exploring and Preparing your Data • Storing and Visualizing your Data • Architecture and Performance >>> この専門講座に登録すると、よくある質問に記載されているとおり Qwiklabs の利用規約に同意したことになります。詳しくは、https://qwiklabs.com/terms_of_service をご覧ください。 <<<
Este curso forma parte de Programa Especializado - From Data to Insights with Google Cloud Platform 日本語版
Applying Machine Learning to your Data with GCP 日本語版
ofrecido por
Programa - Qué aprenderás en este curso
Semana
16 minutos para completar
はじめに
Data Insights 専門講座の最後のコースにご参加いただきありがとうございます。このモジュールでは、コースのトピックと、ラボで使用するプラットフォームの概要について確認します。
2 videos (Total 6 minutos)
21 minutos para completar
機械学習の概要
このモジュールでは、機械学習について定義し、機械学習がどのようにビジネスにメリットをもたらすかについて説明します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。
6 videos (Total 21 minutos), 1 cuestionario
6 videos
機械学習の概要6m
デモ: Google フォト2m
ディープ ラーニングとは41s
ビジネス向け機械学習アプリケーション3m
機械学習の用語: インスタンス、特徴、ラベル3m
さまざまな機械学習ツール3m
1 ejercicio de práctica
機械学習の概要
2 horas para completar
事前トレーニング済み機械学習 API
このモジュールでは、Cloud Datalab 内で利用できる事前に構築およびトレーニング済みの機械学習モデル（画像認識や感情分析など）について詳しく確認します。
9 videos (Total 52 minutos), 2 cuestionarios
9 videos
デモ: Cloud Translation API と Cloud Vision API5m
デモ: Natural Language Processing API3m
クラウドでのコラボレーション ノートブック5m
デモ: Cloud Datalab での BigQuery および Google アナリティクスとの連携7m
Cloud Datalab から BigQuery データセットにアクセスする15m
グラフでデータセットを可視化する1m
ラボの概要28s
ラボのチュートリアル10m
1 ejercicio de práctica
クラウドのノートブック10m
Semana
22 horas para completar
BigQuery で機械学習データセットを作成する
8 videos (Total 35 minutos), 2 cuestionarios
8 videos
適切な特徴を選択する8m
データの探索、前処理を行う1m
デモ: データの探索、前処理を行う6m
データ パイプライン作成用のその他のツール50s
隠れていた情報を明らかにする4m
再現性のあるデータセット分割を作成する2m
ラボでのソリューション: 再現性のあるデータセット分割を作成する9m
1 ejercicio de práctica
機械学習の概要10m
4 horas para completar
BigQuery で機械学習モデルを作成する
このモジュールでは、BigQuery 内で直接機械学習モデルを作成する方法を学習します。新しい構文を学習し、機械学習モデルの構築、評価、テストのフェーズを詳しく確認します。
6 videos (Total 54 minutos), 1 lectura, 3 cuestionarios
6 videos
モデル作成フェーズ2m
デモ: タクシー運賃を予測する10m
デモ: 分類モデルを作成する12m
ラボの概要: BigQuery で訪問者の再購入を予測する2m
ラボでのソリューション: BigQuery で訪問者の再購入を予測する20m
1 lectura
BigQuery ML のリソース10m
1 ejercicio de práctica
BigQuery ML
3 minutos para completar
コース終了にあたってのまとめ
これで終了です。コースで学習した内容を復習し、学習を継続するために利用できるリソースを確認しましょう。
1 video (Total 3 minutos)
1 video
コースのまとめ3m
Acerca de 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.
Acerca de Programa especializado From Data to Insights with Google Cloud Platform 日本語版
ベタバイトのデータを数秒でクエリ・処理する方法を学びたい、またはデータ分析においてデータ量が増加しても自動でスケーラブルにする方法を学習したい方には、このコースが最適です。 ここでは、Google BigQuery データセットからデータマイニング、ビジュアル化、ローディング、などインタラクティブなシナリオと演習を行います。また、スキーマモデル、価格設定のクエリ、データのビジュアル化もカバーされています。
この専門講座は次のスキルがある方に適しています。
データアナリスト、ビジネスアナリスト、ビジネスインテリジェンスを専門としている方。
GCPでスケーラブルなデータソリューションを構築するためにデータアナリストと連携するクラウドデータエンジニア。
本コースを最大限に活用していただくには、ANSI SQLの経験が必要です。
>>> この専門講座にご参加いただくには次のリンクをクリックして、サービス規約をお読みください: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
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¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Hay ayuda económica disponible?
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