このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
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Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
This course is part of multiple programs.
Instructor: Google Cloud Training
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4.5
(240 reviews)
Beginner level
No prior experience required
9 hours to complete
3 weeks at 3 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
Google Cloud におけるデータから AI へのライフサイクル、およびビッグデータと ML の主なプロダクトについて理解する
Dataflow と Pub/Sub を使ったストリーミング パイプラインを設計する
BigQuery で大規模なビッグデータ分析を行う
Google Cloud で ML ソリューションを構築するさまざまな方法について理解する
Skills you'll gain
Details to know
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Assessments
5 assignments
Taught in Japanese
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
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There are 7 modules in this course
このセクションでは、Big Data and Machine Learning Fundamentals コースの受講者向けにコースの構成と目標をおおまかに説明します。
What's included
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このセクションでは、Google Cloud のインフラストラクチャの主要コンポーネントについて説明します。Google Cloud におけるデータから AI へのライフサイクルをサポートする、ビッグデータと ML のさまざまなプロダクトおよびサービスを紹介します。
What's included
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このセクションでは、ストリーミング データを管理するための Google Cloud ソリューションを紹介します。また、エンドツーエンドのパイプライン（Pub/Sub を使用したデータの取り込み、Dataflow を使用したデータ処理、Looker とデータポータルを使用したデータの可視化など）について詳しく説明します。
What's included
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このセクションでは、Google が提供するフルマネージドのサーバーレス データ ウェアハウスである BigQuery について紹介します。BigQuery ML と、カスタム ML モデルの構築に使用するプロセスや主なコマンドについても説明します。
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このセクションでは、Vertex AI の ML ワークフローにおける 3 つの主なフェーズ（データの準備、モデルのトレーニング、モデルの準備）を中心に説明します。実際に AutoML を使用して ML モデルを構築することができます。
What's included
8 videos1 reading1 assignment1 app item
このセクションでは、コースで学習したトピックを復習し、理解を深めるための追加のリソースを提供しています。
What's included
1 video
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Frequently asked questions
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• 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
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