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 <<<
Programa especializado Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版
Data Engineering on Google Cloud Platform 専門化. データ エンジニアリングのキャリアをスタートして、ビッグデータと機械学習でビジネス価値を生み出す力をつけましょう。
ofrecido por
Cómo funciona Programa Especializado
Toma cursos
Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.
Proyecto práctico
Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.
Obtén un certificado
Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.
Hay 5 cursos en este Programa Especializado
Curso1
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
4.3
24 calificaciones
この 1 週間の集中動画セミナーでは、Google Cloud Platform（GCP）のビッグデータと機械学習に関する機能をご紹介します。受講者は Google Cloud Platform の概要と、データ処理機能の詳細について学ぶことができます。
このコースを完了すると、以下のことができるようになります。
• ビッグデータと機械学習に関連する Google Cloud Platform の主なプロダクトの用途と価値の特定
• CloudSQL と Cloud Dataproc を使用した、既存の MySQL と Hadoop / Pig / Spark / Hive ワークロードの Google Cloud Platform への移行
• BigQuery と Cloud Datalab によるインタラクティブなデータ分析の実行
• Cloud SQL、BigTable、データストアからの選択
• TensorFlow を使用したニューラル ネットワークのトレーニングと使用
• Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトからの取捨選択
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
• 抽出、変換、読み込みの各アクティビティ
• 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
Google アカウントについての注意:
• Google Cloud Platform の無料トライアルに登録するには、Google / Gmail アカウントとクレジット カードまたは口座番号が必要です（Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません）。
• 請求書の送付先住所が欧州連合（EU）またはロシアの Google Cloud Platform ユーザーは、https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview の VAT 概要文書をお読みください。
• 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/?hl=ja をご覧ください。
Looking for the English version of this course? Check out https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals/
Buscando la versión en español de este curso? Visita https://www.coursera.org/learn/gcp-big-data-ml-fundamentals-es/
Curso2
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform 日本語版
4.8
5 calificaciones
この 1 週間の集中オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform での機械学習モデルの設計と構築を実践しながら学びます。講義、デモ、ハンズオンラボを通じて、機械学習（ML）と TensorFlow の概念を学習し、ML モデルの開発、評価、製品化の実践的なスキルを習得します。
目標
このコースでは、次のスキルについて学習します。
● 機械学習のユースケースを理解する
● TensorFlow を使用して ML モデルを構築する
● Cloud ML を使用してスケーラブルで導入可能な ML モデルを構築する
● 前処理と結合機能の重要性を理解する
● 高度な ML の概念をモデルに組み込む
● トレーニング済みの ML モデルを製品化する
前提条件
このコースを最大限に活用するには、次の前提条件を満たしている必要があります。
● Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals コースを修了しているか、同等の経験がある
● SQL などの一般的なクエリ言語に関する基本的な知識がある
● データのモデリング、抽出、変換、読み込みのアクティビティの経験がある
● Python などの一般的なプログラミング言語を使用したアプリケーションの開発経験がある
● 機械学習と統計に精通している
Google アカウントについての注意:
• Google Cloud Platform の無料トライアルに登録するには、Google / Gmail アカウントとクレジットカードまたは銀行口座が必要です（Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません）。
• 請求先住所が欧州連合（EU）またはロシアの Google Cloud Platform のユーザーは、VAT の概要文書（https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview）をお読みください。
• 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/docs/frequently-asked-questions をご覧ください。
Curso3
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform 日本語版
4.8
5 calificaciones
本コースは 1 週間の集中セミナーであり、Data Engineering on Google Cloud Platform 専門分野認定の各コースをベースにしています。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通して、コンピューティング クラスタを作成、管理して Google Cloud Platform で Hadoop、Spark、Pig、Hive のジョブを実行する方法を学びます。また、コンピューティング クラスタからクラウド ストレージのオプションにアクセスする方法や、Google の機械学習機能を分析プログラムに統合する方法も学びます。
ハンズオンラボでは、ウェブ コンソールと CLI を使って Dataproc クラスタを作成して管理し、クラスタを使って Spark と Pig のジョブを実行します。さらに、BigQuery およびストレージと統合し、Spark を利用する Jupyter Notebook も作成します。最後に、機械学習 API をデータ分析に統合します。
受講条件
• Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals を受講済み（または同等の経験）
• Python に関する一定程度の知識
Curso4
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow 日本語版
※ 本コースは現在英語で利用可能、日本語も近日公開予定です。
この 1 週間の集中動画セミナーは、Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals をベースにしています。クラスルーム トレーニングの講義、デモンストレーション、ハンズオンラボを通して、オペレーション担当者不要のデータ ウェアハウジング、解析、パイプライン処理を実行する方法を学習します。
受講条件:
• Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
• SQL に類似したクエリ言語を使ったデータ分析の経験
• Python や Java の知識
Google アカウントについての注意:
• Google Cloud Platform の無料トライアルに登録するには、Google / Gmail アカウントとクレジット カードまたは口座番号が必要です（Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません）。
• 請求書の送付先住所が欧州連合（EU）またはロシアの Google Cloud Platform ユーザーは、https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview の VAT 概要文書をお読みください。
• 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。
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.
Preguntas Frecuentes
¿Cuál es la política de reembolsos?
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿Hay ayuda económica disponible?
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Este programa especializado no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del programa especializado para el crédito. Consulta con tu institución para obtener más información.
コースの購読を終了するにはどうすればいいですか？
コースを修了後または、途中でコースを終了したい場合は、コースの購読を終了する必要があります。購読を終了しないと、引き続き課金が発生します。
コースの購読を終了するためには、画面右上のメニューから”購入済みコース”を選択し、購読を終了したいコースの”購読を終了（Cancel subscription) ”をクリックしてください。
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
Coursera brinda acceso universal a la mejor educación del mundo, al asociarse con las mejores universidades y organizaciones, para ofrecer cursos en línea.
© 2019 Coursera Inc. Todos los derechos reservados.
