Acerca de este Curso

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 13 horas para completar
Japonés

Qué aprenderás

  • 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

Habilidades que obtendrás

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing
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ofrecido por

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Google Cloud

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

3 horas para completar

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

3 horas para completar
13 videos (Total 78 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
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 lecturas
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 ejercicio de práctica
モジュールの復習
Semana
2

Semana 2

3 horas para completar

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

3 horas para completar
8 videos (Total 50 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
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 lectura
モジュールのリソース10m
1 ejercicio de práctica
モジュールの復習30m
Semana
3

Semana 3

3 horas para completar

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

3 horas para completar
13 videos (Total 74 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
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 lecturas
ラボの概要10m
モジュールのリソース10m
1 ejercicio de práctica
モジュールの復習30m
Semana
4

Semana 4

2 horas para completar

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 horas para completar
8 videos (Total 31 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
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 lectura
モジュールのリソース10m
1 ejercicio de práctica
モジュールの復習30m

Reseñas

Principales reseñas sobre GOOGLE CLOUD PLATFORM BIG DATA AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS 日本語版

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Preguntas Frecuentes

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