メンバー加入日: 2022
Getting Started with Application Development - 日本語版
Earned 4月 22, 2023 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 4月 20, 2023 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 4月 19, 2023 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 4月 19, 2023 EDT
アプリケーション デベロッパーは、このコースを通して、Google Cloud のマネージド サービスをシームレスに統合するクラウドネイティブ アプリケーションの設計方法と開発方法を学びます。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、アプリケーション開発のベスト プラクティスを適用する方法、さらに、オブジェクト ストレージやリレーショナル データ、キャッシュ保存、分析に適切な Google Cloud ストレージ サービスを使用する方法を学習します。 各ラボのいずれかのバージョンを修了する必要があります。各ラボは Node.js で提供されます。ほとんどの場合、同じラボが Python または Java でも提供されます。各ラボをご希望の言語で修了できます。 これは「Developing Applications 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、「Securing and Integrating Components of your Application」コースに登録してください。
「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、Managed Service for Apache Spark 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。
「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。
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。