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。
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版
von
Über diesen Kurs
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100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 8 Stunden zum Abschließen
Japanisch
Untertitel: Japanisch, Englisch
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Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
6 Minuten zum Abschließen
はじめに
このモジュールでは、本コースの内容とアジェンダを紹介します
6 Minuten zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 6 min)
1 Stunde zum Abschließen
分析と AI の概要
このモジュールでは、GCP における機械学習（ML）のオプションについて説明します
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 18 min)
1 praktische Übung
分析と AI の概要30m
1 Stunde zum Abschließen
非構造化データ向けの事前構築済みの ML モデル API
このモジュールでは、事前構築済みの ML API を非構造化データに対して使用する方法について詳しく説明します
1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 9 min)
1 praktische Übung
非構造化データ向けの事前構築済みの ML モデル API4m
2 Stunden zum Abschließen
Cloud AI Platform Notebooks を使用したビッグデータ分析
このモジュールでは、AI Platform Notebooks の使用方法を説明します。
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 7 min)
3 Videos
ノートブックとは4m
BigQuery マジック関数と Pandas との連携1m
ラボの概要: AI Platform 上の Jupyter Lab で BigQuery を使用する28
1 praktische Übung
Cloud AI Platform Notebooks を使用したビッグデータ分析30m
1 Stunde zum Abschließen
カスタム ML モデルの本稼働
このモジュールでは、カスタム ML モデルの構築について説明し、Kubeflow と AI Hub を紹介します
1 Stunde zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 14 min)
1 praktische Übung
カスタム ML モデルの本稼働4m
2 Stunden zum Abschließen
BigQuery ML における SQL を使用したカスタムモデルの構築
このモジュールでは、BigQuery ML について説明します
2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 15 min)
6 Videos
分類モデル、回帰モデル、レコメンデーション モデル5m
クラスタリング モデルを使用した教師なし ML2m
ラボの概要: BQML の回帰モデルを使用して自転車の走行時間を予測する19
ラボの概要: BigQuery ML での映画のレコメンデーション16
まとめ15
1 praktische Übung
BigQuery ML での SQL を使用したカスタムモデルの構築4m
1 Stunde zum Abschließen
Cloud AutoML を使用したカスタムモデルの構築
このモジュールでは、コーディングなしで優れたモデルを構築できる Cloud AutoML について紹介します
1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 26 min)
1 praktische Übung
Cloud AutoML を使用したカスタムモデルの構築4m
3 Minuten zum Abschließen
まとめ
このモジュールでは、本コースで学んだトピックをまとめて見ていきます
3 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 3 min)
1 Video
コースのまとめ3m
Über den Spezialisierung Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 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。
Häufig gestellte Fragen
Kann ich vor der Anmeldung eine Vorschau des Kurses ansehen?
Ja, Sie können eine Vorschau des ersten Videos und den Lehrplan ansehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um Zugriff auf die Inhalte zu erhalten, die nicht in der Vorschau inbegriffen sind.
Was bekomme ich, wenn ich mich anmelde?
Sobald Sie sich anmelden und Ihre Kurseinheit beginnt, haben Sie Zugriff auf alle Videos und andere Ressourcen, einschließlich der Texte und des Kurs-Diskussionsforums. Sie können praktische Aufgaben ansehen und einreichen und erforderliche bewertete Aufgaben abschließen, um eine Bewertung und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Wann erhalte ich mein Kurszertifikat?
Wenn Sie den Kurs erfolgreich abschließen, wird der Seite „Errungenschaften“ Ihr elektronisches Kurszertifikat hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Kurszertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Warum kann ich nicht als Gast an diesem Kurs teilnehmen?
Dieser Kurs ist einer der wenigen auf Coursera angebotenen Kurse, die derzeit ausschließlich für Kursteilnehmer zugänglich sind, die bezahlt oder finanzielle Unterstützung erhalten haben, wenn diese verfügbar ist.
Is financial aid available?
Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren
Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss des Kurses?
Für diesen Kurs gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Kurszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.
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