Über diesen Kurs

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Stufe „Mittel“
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Untertitel: Französisch, Portugiesisch (Brasilien), Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch...
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform へようこそ

1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 5 min)
2 Videos
機械学習についての考え方2m
1 praktische Übung
機械学習コースの事前テスト30m
3 Stunden zum Abschließen

モジュール 1: 機械学習の使用開始

3 Stunden zum Abschließen
21 Videos (Gesamt 109 min)
21 Videos
ML の種類3m
ML パイプライン2m
ML モデルのバリエーション7m
ML 問題の骨組み2m
機械学習(ML)の利用8m
最適化9m
ニューラル ネットワーク環境18m
特徴の組み合わせ3m
特徴エンジニアリング3m
イメージモデル5m
効果的な ML2m
良いデータセットを作成するもの5m
エラー指標3m
精度2m
適合率-再現率5m
機械学習データセットの作成3m
データセットの分割6m
Python Notebook1m
ML データセット作成のラボの概要3m
ML データセット作成のラボの復習2m
1 praktische Übung
モジュール 1 の理解度チェック30m
6 Stunden zum Abschließen

モジュール 2: Tensorflow による ML モデルの構築

6 Stunden zum Abschließen
15 Videos (Gesamt 65 min)
15 Videos
TensorFlow とは5m
コア TensorFlow5m
TensorFlow ラボの概要のスタートガイド7
TensorFlow ラボの復習10m
Estimator API8m
tf.estimator を使用した機械学習15
Estimator ラボの復習7m
効果的な ML の構築6m
ラボのはじめに: バッチ処理と特徴作成を追加するためのリファクタリング38
リファクタリングのラボの復習4m
トレーニングと評価4m
モニタリング1m
ラボのはじめに: 分散型トレーニングとモニタリング2m
ラボの復習: 分散型トレーニングとモニタリング7m
1 praktische Übung
モジュール 2 の理解度チェック30m
2 Stunden zum Abschließen

モジュール 3: Cloud ML Engine による ML モデルのスケーリング

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 28 min)
7 Videos
クラウド ML エンジンを選ぶ理由6m
開発ワークフロー1m
パッケージング トレーナー3m
TensorFlow サービスの提供3m
ラボ: ML のスケーリング39
ラボの復習: ML のスケーリング10m
1 praktische Übung
モジュール 3 の理解度チェック30m
3 Stunden zum Abschließen

モジュール 4: 特徴エンジニアリング

3 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 92 min)
16 Videos
優れた特徴7m
因果関係8m
数値5m
多数の例7m
生データから特徴への変換1m
カテゴリ別の特徴8m
特徴断面3m
バケット化3m
広さと深さ5m
特徴エンジニアリングを行う場所3m
特徴エンジニアリングのラボの概要3m
特徴エンジニアリングのラボの復習10m
ハイパーパラメータの調整とデモ15m
ML の抽象化レベル4m
まとめ1m
1 praktische Übung
"モジュール 4 の理解度チェック "30m

Über den Spezialisierung Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

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 <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Häufig gestellte Fragen

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

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  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

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  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..