About this course: この 1 週間の集中動画セミナーでは、Google Cloud Platform（GCP）のビッグデータと機械学習に関する機能をご紹介します。受講者は Google Cloud Platform の概要と、データ処理機能の詳細について学ぶことができます。 このコースを完了すると、以下のことができるようになります。 • ビッグデータと機械学習に関連する Google Cloud Platform の主なプロダクトの用途と価値の特定 • CloudSQL と Cloud Dataproc を使用した、既存の MySQL と Hadoop / Pig / Spark / Hive ワークロードの Google Cloud Platform への移行 • BigQuery と Cloud Datalab によるインタラクティブなデータ分析の実行 • Cloud SQL、BigTable、データストアからの選択 • TensorFlow を使用したニューラル ネットワークのトレーニングと使用 • Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトからの取捨選択 このコースに申し込むには、以下の 1 つ以上の分野での約 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 Google アカウントについての注意: • Google Cloud Platform の無料トライアルに登録するには、Google / Gmail アカウントとクレジット カードまたは口座番号が必要です（Google のサービスは、現在中国ではご利用いただけません）。 • 請求書の送付先住所が欧州連合（EU）またはロシアの Google Cloud Platform ユーザーは、https://cloud.google.com/billing/docs/resources/vat-overview の VAT 概要文書をお読みください。 • 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/?hl=ja をご覧ください。
Who is this class for: このクラスは、データ アナリスト、データ サイエンティスト、ビジネス アナリストを対象としています。また、データ サイエンティストのために Google Cloud Platform の導入を検討している IT 部門の意思決定者にも適しています。 このクラスは、ビッグデータを用いて以下の業務を行う人に適しています。 • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data for use in analytics • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports
| Level | Intermediate |
| Commitment | 1 週間の学習（6～10 時間 / 週） |
| Language | Japanese, Subtitles: Spanish, English |
| Hardware Req | 受講には Google Cloud Platform の無料トライアルを利用できるアカウントが必要です。無料トライアルに登録: https://cloud.google.com/free/?hl=ja |
| How To Pass | Pass all graded assignments to complete the course. |
- Reading: ぜひお読みください
- Video: GCP のビッグデータおよび機械学習の基礎について
- Video: コースの概要と課題
- Video: インストラクターに会いましょう
- Video: Google Cloud Platform とは
- Video: GCP のビッグデータ プロダクト
- Video: 使用シナリオ
- Video: ラボの進め方
- Reading: 無料トライアルへの登録とプロジェクトの作成
- Video: モジュール 1 リソース
- Video: CPU オンデマンド（Compute Engine）
- Video: ラボ 2a の概要
- Reading: Compute Engine インスタンスの開始（ラボ 2a）
- Video: ラボ 2a の復習
- Video: グローバルなファイル システム（Cloud Storage)
- Video: ラボ 2b の概要
- Reading: Cloud Storage の操作
- Video: ラボ 2b の復習
- Video: モジュール 2 の復習
- Video: モジュール 2 リソース
- Reading: モジュール 2 リソース
- Video: 変革への足掛かり
- Video: クラウドでの SQL データベース
- Video: ラボ 3a の概要
- Reading: Cloud SQL への賃貸物件データのセットアップ
- Video: ラボ 3a の復習
- Video: クラウドでのマネージド Hadoop
- Video: ラボ 3b の概要
- Reading: Dataproc を使用したレコメンデーション ML
- Video: ラボ 3b の復習
- Video: モジュール 3 の復習
- Video: モジュール 3 リソース
- Video: 高速ランダム アクセス
- Video: インタラクティブで反復型の開発とデモ
- Video: 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
- Video: ラボ 4a の概要
- Reading: BigQuery を使用した ML データセットの作成（ラボ 4a）
- Video: ラボ 4a の復習
- Video: TensorFlow での機械学習
- Video: ニューラルネットワークモデルの作成とトレーニング
- Video: ラボ 4b の概要
- Reading: TensorFlow を使用した ML の実行
- Video: 完全にビルドされた機械学習モデルとラボ
- Video: ラボ 4c の概要
- Reading: 機械学習の API（ラボ 4c）
- Video: モジュール 4 の復習
- Video: モジュール 4 リソース
- Reading: モジュール 4 リソース
- Video: メッセージ指向アーキテクチャ
- Video: サーバーレス データ パイプライン
- Video: モジュール 5 の復習
- Reading: モジュール 5 リソース
- Video: 次のステップ
- Video: モジュール 6 リソース
- Reading: モジュール 6 リソース
Each course is like an interactive textbook, featuring pre-recorded videos, quizzes and projects.
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