「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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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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Welcome to Cloud Composer, where we discuss how to orchestrate data lake workflows with Cloud Composer.
Google Cloud を使用したデータレイクとデータ ウェアハウスのモダナイゼーション
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ストリーミング分析を BigQuery に読み込む
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BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
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Professional Data Engineer の取得に向けた準備
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BigQuery のデータから分析情報を引き出す
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Google Cloud の ML API 用にデータを準備
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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
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Data Lake Modernization on Google Cloud: Cloud Composer
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