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David Klein Godoy Nicolas

メンバー加入日: 2022

シルバーリーグ

4200 ポイント
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 Earned 11月 4, 2022 EDT
BigQuery のデータから分析情報を引き出す Earned 11月 3, 2022 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 Earned 11月 2, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 11月 2, 2022 EDT
Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ Earned 8月 3, 2022 EDT
Google Cloud Platformでのデータサイエンス:機械学習 Earned 8月 2, 2022 EDT
Data Science on the Google Cloud Platform Earned 6月 25, 2022 EDT
Google Cloud の基礎 Earned 3月 30, 2022 EDT

このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。 これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。

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「BigQuery のデータから分析情報を引き出す」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Data Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。

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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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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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Vertex AI での ML ソリューションの構築とデプロイ コースを修了して、 中級スキルバッジを獲得しましょう。このコースでは、Google Cloud の Vertex AI プラットフォーム、AutoML、カスタム トレーニング サービスを使用して、 ML モデルのトレーニング、評価、チューニング、説明、デプロイを行う方法を学びます。 このスキルバッジ コースは、データ サイエンティストと ML エンジニアのプロフェッショナルを 対象としています。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキルバッジと 最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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これは2 つ目のクエストで、Google Cloud Platform の Valliappa Lakshmananが O'Reilly Media, Inc. から出版した「Data Science on the Google Cloud Platform」からの派生したラボです。9つのラボで構成され、1つ目のクエストで練習したスキルをさらに伸ばし、最先端で本格的な機械学習を実際的なデータで実行することで、Google Cloud Platformの機能とサービスを堪能していだけます。

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これは 2 つのクエストから構成されるハンズオンラボの 1 つ目のクエストで、『Data Science on Google Cloud Platform』(著者: Valliappa Lakshmanan、出版元: O'Reilly Media, Inc.)という書籍から抜粋した演習をもとに作成されたものです。1 つ目のクエストでは第 8 章までを扱い、Google Cloud Platform のツールとサービスを使用して、データセットの取り込み、準備、処理、クエリ、探索、可視化に関するあらゆる面について学習することができます。

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この入門レベルのコースでは、 Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。オプションで動画も提供されており、 ラボで取り上げられたコンセプトに関するさらなるコンテキストの確認や、復習に利用できます。「Google Cloud の基礎」は、Google Cloud の学習者に最初に推奨されるコースです。 クラウドの予備知識がほとんどなくても、 最初の Google Cloud プロジェクトに応用できる実践的な経験を積むことができます。Cloud Shell コマンドの記述、 初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーションの実行や ロード バランシングなど、「Google Cloud の基礎」では、Google Cloud の 基本的な機能について学ぶことができます。

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