Informações sobre o curso
16,132 visualizações recentes

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 15 horas para completar

Sugerido: 1 週間の学習(6~10 時間 / 週)...

Japonês

Legendas: Japonês, Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
13 minutos para concluir

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

4 vídeos (Total 12 mín.), 1 leitura
4 videos
コースの概要と課題5min
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる2min
インストラクターに会いましょう3min
1 leituras
ぜひお読みください1min
1 hora para concluir

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

5 vídeos (Total 31 mín.), 1 teste
5 videos
Google Cloud Platform とは14min
GCP のビッグデータ プロダクト9min
使用シナリオ5min
モジュールのリソース27s
1 exercício prático
モジュールの復習2min
3 horas para concluir

GCP コンピューティングとストレージの基礎

9 vídeos (Total 54 mín.), 1 leitura, 3 testes
9 videos
CPUオンデマンド7min
ラボの概要37s
ラボの復習8min
グローバル ファイルシステム14min
ラボの概要1min
ラボの復習14min
モジュール復習3min
モジュールのリソース3min
1 leituras
モジュールのリソース10min
1 exercício prático
モジュールの復習4min
4 horas para concluir

クラウドでのデータ分析

10 vídeos (Total 90 mín.), 3 testes
10 videos
変革への足掛かり20min
クラウドでの SQL データベース5min
ラボの概要24s
ラボの復習22min
クラウドでのマネージド Hadoop8min
ラボの概要17s
ラボの復習27min
モジュールの復習3min
モジュールのリソース1min
1 exercício prático
モジュールのまとめ4min
5 horas para concluir

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

20 vídeos (Total 82 mín.), 1 leitura, 4 testes
20 videos
高速ランダム アクセス11min
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3min
BigQuery へのデータの取り込み2min
インタラクティブで反復型の開発とデモ1min
Cloud Datalab: デモ3min
BigQuery をサポートする Datalab2min
ラボの概要28s
ラボの復習: Datalab の設定5min
ラボの復習: IPython Notebook の使い方6min
TensorFlow での機械学習8min
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)1min
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)5min
ラボの概要4min
完全にビルドされた機械学習モデルとラボ4min
事前構築された ML API: 例8min
ラボの復習8min
モジュールの復習2min
モジュールソース10s
機械学習: リソース14s
1 leituras
データ解析のスケーリング: リソース1min
1 exercício prático
モジュールの復習18min
18 minutos para concluir

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

4 vídeos (Total 9 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
メッセージ指向アーキテクチャ3min
サーバーレス データ パイプライン3min
モジュールの復習32s
1 leituras
モジュールのリソース5min
1 exercício prático
モジュールの復習4min
15 minutos para concluir

Google Cloud Platform、ビッグデータ、ML のまとめ

3 vídeos (Total 5 mín.), 1 leitura
3 videos
次のステップ1min
モジュールのリソース35s
1 leituras
参考リンク10min
4.5
10 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版

por OFeb 10th 2019

一部完了できないレクチャーがありますが、内容自体はGCPの全容を手を動かしながら把握できるため、o素晴らしいものであると感じました。

Sobre 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....

Sobre Programa de cursos integrados 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。https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • 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。

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.