Informações sobre o curso

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 14 horas para completar

Sugerido: 1 週間の学習(8~12 時間)...


Legendas: Francês, Português (Brasil), Alemão, Inglês, Espanhol, Japonês...

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Programa - O que você aprenderá com este curso


Semana 1

1 horas para concluir

Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform へようこそ

1 horas para concluir
2 vídeos (Total 5 mín.)
2 videos
1 exercícios práticos
3 horas para concluir

モジュール 1: 機械学習の使用開始

3 horas para concluir
21 vídeos (Total 109 mín.)
21 videos
ML の種類3min
ML パイプライン2min
ML モデルのバリエーション7min
ML 問題の骨組み2min
ニューラル ネットワーク環境18min
効果的な ML2min
Python Notebook1min
ML データセット作成のラボの概要3min
ML データセット作成のラボの復習2min
1 exercícios práticos
モジュール 1 の理解度チェック30min
6 horas para concluir

モジュール 2: Tensorflow による ML モデルの構築

6 horas para concluir
15 vídeos (Total 65 mín.)
15 videos
TensorFlow とは5min
コア TensorFlow5min
TensorFlow ラボの概要のスタートガイド7s
TensorFlow ラボの復習10min
Estimator API8min
tf.estimator を使用した機械学習15s
Estimator ラボの復習7min
効果的な ML の構築6min
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2min
ラボの復習: 分散型トレーニングとモニタリング7min
1 exercícios práticos
モジュール 2 の理解度チェック30min
2 horas para concluir

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

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

モジュール 4: 特徴エンジニアリング

3 horas para concluir
16 vídeos (Total 92 mín.)
16 videos
ML の抽象化レベル4min
1 exercícios práticos
"モジュール 4 の理解度チェック "30min

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

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Sim, você pode assistir uma prévia do primeiro vídeo e ver programa do curso antes de se inscrever. Você precisa comprar o curso para ter acesso ao conteúdo não incluído na prévia.

  • Se decidir se inscrever no curso antes da data de início da sessão, terá acesso a todos os vídeos das palestras e leituras do curso. Também poderá enviar tarefas assim que a sessão começar.

  • Uma vez inscrito, e tão logo sua sessão tenha iniciado, você terá acesso a todos os vídeos e outros recursos, incluindo itens de leitura e fórum de discussão do curso. Você poderá ver e enviar tarefas práticas e concluir tarefas com nota atribuída obrigatórias para obter uma nota e um Certificado de Curso.

  • Se você concluir o curso com êxito, seu Certificado de Curso eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn.

  • Este curso é um dos poucos oferecidos pela Coursera que está disponível apenas para alunos que tenham pago ou recebido auxílio financeiro, quando disponível.

  • 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

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.