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
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Google Cloud Training
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(240 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Bigquery
- Kategorie: Google Cloud Platform
- Kategorie: Cloud Computing
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Japanisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
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。
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2 Videos1 Lektüre
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。
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10 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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。
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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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。
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
このセクションでは、Google Cloud で ML モデルを構築するための 4 つのオプションについて説明します。また、ML プロジェクトのライフサイクルを構築、管理するための Google 統合プラットフォームである Vertex AI についても紹介します。
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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。
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8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element
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。
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1 Video
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
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。
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