「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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このコースでは、Professional Data Engineer（PDE）認定資格試験に向けた学習計画を作成できます。学習者は、試験の範囲を把握できます。また、試験への準備状況を把握して、個々の学習計画を作成します。
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。
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、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。
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 11月 11, 2022 EST
BigQuery のデータから分析情報を引き出す
Earned 10月 24, 2022 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 27, 2022 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 9月 20, 2022 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 4月 8, 2022 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版
Earned 4月 7, 2022 EDT
Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する
Earned 3月 31, 2022 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 3月 17, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 3月 10, 2022 EST