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 de cursos integrados Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版
Data Engineering on Google Cloud Platform 専門講座. 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。
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Sobre este Programa de cursos integrados
Cursos 100% on-line
Cronograma flexível
Nível intermediário
Aprox. 1 meses para completar
Japonês
Como funciona o programa de cursos integrados
Fazer cursos
Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.
Projeto prático
Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.
Obtenha um certificado
Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.
Este Programa de cursos integrados contém 5 cursos
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
この 2 週間の速習オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform（GCP）のビッグデータ機能と機械学習機能を紹介します。Google Cloud Platform の概要を簡単に説明した後、データ処理機能について詳しく説明します。 このコースを修了すると、受講者は次のことができるようになります。 • Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習に関係する主要プロダクトの目的と価値を理解する • Cloud SQL と Cloud Dataproc を使用して既存の MySQL と Hadoop、Pig、Spark、Hive のワークロードを Google Cloud Platform に移行する • BigQuery と Cloud Datalab を使用してインタラクティブなデータ解析を実行する • Cloud SQL、Bigtable、Datastore のいずれかを選択する • TensorFlow を使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、利用する • Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトについて理解し、選択する このコースは、次の 1 つ以上の分野で 1 年程度の経験がある方を対象としています。 • SQL などの一般的なクエリ言語 • 抽出、変換、読み込みの操作 • データ モデリング • 機械学習または統計 • Python でのプログラミング Google アカウントに関する注意点: • 現在 Google サービスは中国では使用できません。
Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform 日本語版
この 1 週間の速習オンデマンド 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して、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デプロイ可能な ML モデルを構築する ● 前処理と、複数の特徴を組み合わせることの重要性を理解する ● ML の高度な概念を ML 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 受講要件 このコースを最大限に活用するには、次の要件を満たしている必要があります。 ● Google Cloud Fundamentals - Big Data and Machine Learning コースを修了していること、または同等の経験があること ● SQL などの一般的なクエリ言語の基本的なスキルがあること ● データ 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こと ● 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こと ● 機械学習と統計に精通していること Google アカウントについての注意: • Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません。
Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform 日本語版
この 1 週間の速習コースは、Data Engineering on Google Cloud Platform 専門講座の以前のコースを基にして作成されています。動画講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Google Cloud Platform で Hadoop、Spark、Pig、Hive の各ジョブを実行するためのコンピューティング クラスタを作成、管理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 ストレージのさまざまなオプションにアクセスして、Google の機械学習機能を分析プログラムに統合する方法についても学習します。 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、管理し、クラスタを使用して Spark と Pig のジョブを実行します。次に、BigQuery およびストレージと統合する iPython ノートブックを作成し、Spark を活用します。最後に、機械学習 API をデータ分析に統合します。 要件 • Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals を修了していること（または同等の経験があること） • Python に関する知識があること
Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow 日本語版
この 1 週間の速習オンデマンド コースは、Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals を基にして作成されています。クラスルーム トレーニングでの講義、デモ、ハンズオンラボを通して、NoOps でデータ 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。 受講要件: • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals を修了していること • SQL に類似したクエリ言語を使ったデータ分析の経験があること • Python または Java に関する知識があること Google アカウントについての注意: • Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません。
Sobre Google Cloud
Perguntas Frequentes – FAQ
Qual é a política de reembolso?
Posso me inscrever em um único curso?
Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso fazer o curso gratuitamente?
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Esta Especialização não carrega créditos universitários, mas algumas universidades podem optar por aceitar certificados de especialização como crédito. Verifique com sua instituição para saber mais.
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