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Google Cloud

Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Google Cloud and Google via Coursera Specialization

Overview

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

Syllabus

Course 1: 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。

Course 2: 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。

Course 3: 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

Course 4: 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。

Course 5: Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform 日本語版
- この 1 週間の速習オンデマンド コースは、Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals を基にして作成されています。ビデオ講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Google Cloud の Pub/Sub と Dataflow を使いストリーミング データ パイプラインを構築することで、リアルタイムの意思決定を実現する方法を学びます。また、さまざまな関係者を対象にカスタマイズされた出力を表示するためのダッシュボードの構築方法も学びます。 要件: • Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals を終了していること(または同等の経験を有していること) • Java に関する知識があること 目標: • リアルタイム ストリーミング分析のユースケースを理解する • Google Cloud PubSub 非同期メッセージ サービスを使用して、データイベントを管理する • ストリーミング パイプラインを作成し、必要に応じて変換を行う • ストリーミング パイプラインの両側面である生産と消費について知識を深める • Dataflow、BigQuery、Cloud Pub/Sub を相互運用して、リアルタイムのストリーミングと分析を実現する

Courses

Taught by

Google Cloud Training

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