Acerca de este Curso
4.1
17 calificaciones
4 revisiones
100 % en línea

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio

Nivel intermedio

Horas para completar

Aprox. 9 horas para completar

Sugerido: 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...
Idiomas disponibles

Japonés

Subtítulos: Japonés, Inglés (English)
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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
Horas para completar
13 minutos para completar

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

...
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4 videos (Total 12 min), 1 reading
Video4 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
Reading1 lectura
ぜひお読みください1m
Horas para completar
1 hora para completar

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

このモジュールでは、Google Cloud Platform とプラットフォームにおけるデータ処理の概要について説明します。...
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5 videos (Total 31 min), 1 quiz
Video5 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m
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュールの復習2m
Horas para completar
3 horas para completar

GCP コンピューティングとストレージの基礎

このモジュールでは、Google Cloud Platform の基礎であるコンピューティングとストレージの概要と、データの取り込み、ストレージ、フェデレーテッド分析を提供する仕組みについて説明します。...
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9 videos (Total 54 min), 1 reading, 3 quizzes
Video9 videos
CPUオンデマンド7m
ラボの概要m
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
Reading1 lectura
モジュールのリソース10m
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュールの復習4m
Horas para completar
4 horas para completar

クラウドでのデータ分析

このモジュールでは、Google で管理されるビッグデータの一般的なユースケースを紹介します。Google では、業界内で幅広く扱われている大量のデータを簡単にクラウドに移行することができます。...
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10 videos (Total 90 min), 3 quizzes
Video10 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m
ラボの復習22m
クラウドでのマネージド Hadoop8m
ラボの概要m
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
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュールのまとめ4m
Horas para completar
5 horas para completar

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

このモジュールでは、受講者が使用しているテクノロジーと直接関係しない可能性があるものの、Google Cloud Platform のその他の革新的なテクノロジーについて説明します(「次のテクノロジー」)。...
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20 videos (Total 82 min), 1 reading, 4 quizzes
Video20 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m
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m
機械学習: リソースm
Reading1 lectura
データ解析のスケーリング: リソース1m
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュールの復習18m
Horas para completar
18 minutos para completar

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

このモジュールでは、TaskQueues による非同期処理、Pub/Sub でのメッセージ指向アーキテクチャ、Dataflow を使用したパイプライン作成といった、Google Cloud Platform でのデータ処理アーキテクチャについて説明します。...
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4 videos (Total 9 min), 1 reading, 1 quiz
Video4 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m
Reading1 lectura
モジュールのリソース5m
Quiz1 ejercicio de práctica
モジュールの復習4m
Horas para completar
15 minutos para completar

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

...
Reading
3 videos (Total 5 min), 1 reading
Video3 videos
次のステップ1m
モジュールのリソースm
Reading1 lectura
参考リンク10m

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 del programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

>>> 注:本専門講座は現在、Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform以外は日本語で利用可能です。このコースは近日中に日本語で公開されます。<<< 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...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Preguntas Frecuentes

  • 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.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

  • 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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