「Google Cloud の ML API 用にデータを準備」コースの入門スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用したデータのクリーニング、Dataflow でのデータ パイプラインの実行、Dataproc でのクラスタの作成と Apache Spark ジョブの実行、 Cloud Natural Language API、Google Cloud Speech-to-Text API、Video Intelligence API などの ML API の呼び出しに関するスキルを証明できます。
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データレイクとデータ ウェアハウスを使用する従来のアプローチは効果的ですが、特に大規模な企業環境においては欠点があります。このコースでは、データ レイクハウスのコンセプトと、データ レイクハウスの作成に使用する Google Cloud プロダクトについて説明します。レイクハウス アーキテクチャは、オープン スタンダードのデータソースを使用し、データレイクとデータ ウェアハウスの優れた機能を組み合わせて、両者の欠点の多くに対処します。
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「BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング」のスキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、 Cloud Storage、Dataflow、BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、 BigQuery ML を使用した ML モデルの構築に関するスキルを実証できます。
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ML をデータ パイプラインに組み込むと、データから分析情報を抽出する能力を向上できます。このコースでは、Google Cloud でデータ パイプラインに ML を含める複数の方法について説明します。カスタマイズがほとんど、またはまったく必要ない場合のために、このコースでは AutoML について説明します。よりカスタマイズされた ML 機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Vertex AI を使用して ML ソリューションを本番環境に導入する方法も説明します。
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 12月 10, 2024 EST
Google データクラウドを使用してデータを共有する
Earned 10月 11, 2024 EDT
ストリーミング分析を BigQuery に読み込む
Earned 10月 7, 2024 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 9月 30, 2024 EDT
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 9月 27, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 9月 16, 2024 EDT
Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する
Earned 9月 15, 2024 EDT
BigQuery ML を使用した予測モデリング向けのデータ エンジニアリング
Earned 9月 7, 2024 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版
Earned 9月 7, 2024 EDT