Acerca de este Curso

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 14 horas para completar

Sugerido: 1 週間の学習(8~12 時間)...


Subtítulos: Francés (French), Portugués (de Brasil), Alemán (German), Inglés (English), Español (Spanish), Japonés...

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Programa - Qué aprenderás en este curso

1 hora para completar

Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform へようこそ

2 videos (Total 5 minutos), 1 cuestionario
2 videos
1 ejercicio de práctica
3 horas para completar

モジュール 1: 機械学習の使用開始

21 videos (Total 109 minutos), 2 cuestionarios
21 videos
ML の種類3m
ML パイプライン2m
ML モデルのバリエーション7m
ML 問題の骨組み2m
ニューラル ネットワーク環境18m
効果的な ML2m
Python Notebook1m
ML データセット作成のラボの概要3m
ML データセット作成のラボの復習2m
1 ejercicio de práctica
モジュール 1 の理解度チェック30m
6 horas para completar

モジュール 2: Tensorflow による ML モデルの構築

15 videos (Total 65 minutos), 5 cuestionarios
15 videos
TensorFlow とは5m
コア TensorFlow5m
TensorFlow ラボの概要のスタートガイド7s
TensorFlow ラボの復習10m
Estimator API8m
tf.estimator を使用した機械学習15s
Estimator ラボの復習7m
効果的な ML の構築6m
ラボのはじめに: バッチ処理と特徴作成を追加するためのリファクタリング38s
ラボのはじめに: 分散型トレーニングとモニタリング2m
ラボの復習: 分散型トレーニングとモニタリング7m
1 ejercicio de práctica
モジュール 2 の理解度チェック30m
2 horas para completar

モジュール 3: Cloud ML Engine による ML モデルのスケーリング

7 videos (Total 28 minutos), 2 cuestionarios
7 videos
クラウド ML エンジンを選ぶ理由6m
パッケージング トレーナー3m
TensorFlow サービスの提供3m
ラボ: ML のスケーリング39s
ラボの復習: ML のスケーリング10m
1 ejercicio de práctica
モジュール 3 の理解度チェック30m
3 horas para completar

モジュール 4: 特徴エンジニアリング

16 videos (Total 92 minutos), 2 cuestionarios
16 videos
ML の抽象化レベル4m
1 ejercicio de práctica
"モジュール 4 の理解度チェック "30m

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 Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

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。 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Preguntas Frecuentes

  • Sí, puedes acceder a una vista preliminar del primer video y ver el programa antes de inscribirte. Debes comprar el curso para acceder a contenido que no está incluido en la vista preliminar

  • Si decides inscribirte en el curso antes de la fecha de inicio de la sesión, tendrás acceso a todos los videos y las lecturas de la lección para el curso. Podrás enviar tareas en cuanto comience la sesión.

  • Una vez que te inscribes y comienza la sesión, tendrás acceso a todos los videos y otros recursos, incluidos artículos de lectura y el foro de debate del curso. Podrás ver y enviar tareas de práctica y completar tareas con calificación obligatorias para obtener un título y un Certificado de curso

  • Si completas el curso de manera correcta, tu Certificado de curso electrónico se agregará a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado de curso o agregarlo a tu perfil de LinkedIn

  • Este curso es uno de los pocos que se ofrecen en Coursera que está actualmente disponible solo para estudiantes que pagaron o que recibieron ayuda económica, si está disponible.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at:

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at:

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page:

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details:

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.