機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。
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Über diesen Kurs
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Mittel“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Was Sie lernen werden
リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを理解する。
Pub/Sub の非同期のメッセージング 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 パイプラインを記述して、必要に応じて変換を実行する。
ストリーミング パイプラインの両側(生成と利用)について理解する。
リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Minute zum Abschließen
はじめに
1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
12 Minuten zum Abschließen
分析と AI の概要
12 Minuten zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 8 min)
1 Stunde zum Abschließen
非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
1 Stunde zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 13 min)
2 Stunden zum Abschließen
Notebooks を使用したビッグデータ分析
2 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 7 min)
2 Stunden zum Abschließen
Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 10 min)
2 Stunden zum Abschließen
BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 12 min)
28 Minuten zum Abschließen
AutoML を使用したカスタムモデルの構築
28 Minuten zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 24 min)
1 Minute zum Abschließen
Module 7: まとめ
1 Minute zum Abschließen
1 Video (Gesamt 1 min)
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
Warum kann ich nicht als Gast an diesem Kurs teilnehmen?
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