Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 2月 6, 2024 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版
Earned 2月 5, 2024 EST
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 2月 5, 2024 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版
Earned 2月 5, 2024 EST
In this quest, you will get hands-on experience with LookML in Looker. You will learn how to write LookML code to create new dimensions and measures, create derived tables and join them to Explores, filter Explores, and define caching policies in LookML.
このコースでは、データから AI へのライフサイクルをサポートする Google Cloud のビッグデータと ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。
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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。
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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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このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。
Understanding LookML in Looker
Earned 3月 24, 2024 EDT
Looker ダッシュボードとレポート用にデータを準備する
Earned 3月 22, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 2月 6, 2024 EST
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版
Earned 2月 5, 2024 EST
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 2月 5, 2024 EST
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版
Earned 2月 5, 2024 EST