In this series of labs you will learn how to use BigQuery to analyze NCAA basketball data with SQL. Build a Machine Learning Model to predict the outcomes of NCAA March Madness basketball tournament games.
「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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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.
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ML は、IT 分野で最も急速に成長している技術の一つであり、Google Cloud Platform はその発展に大きく貢献してきました。 Google Cloud では多数の API により、ほぼすべての ML ジョブに対応するツールを提供しています。 この入門コースでは、ラボを通じて言語処理に活用できる ML の実践演習を行います。 これにより、テキストからのエンティティの抽出、 感情分析と構文解析、音声文字変換のための Speech-to-Text API の使用方法を学ぶことができます。
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大規模なコンピューティング能力を使用してパターンを認識し、 画像を「読み取る」ことは、自動運転車や顔認識に使用される AI の基盤技術の一つです 。 Google Cloud Platform は、 API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供します。 こうした機能とさまざまな API を備えた GCP のツールを使えば、 ほぼあらゆる ML ジョブに対応できます。 この入門コースでは、 画像処理に用いられる ML の実践的な演習を行います。 ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、 画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。
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Learn how to deploy and administer databases running on Microsoft Windows Server in Amazon EC2 and Amazon RDS.
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Learn how to deploy Microsoft Windows Server-based applications in the AWS cloud, including Microsoft Exchange, Dynamics CRM and SharePoint.
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Learn how to develop applications in Microsoft Visual Studio leveraging AWS services.
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With Google Assistant part of over a billion consumer devices, this quest teaches you how to build practical Google Assistant applications integrated with Google Cloud services via APIs. Example apps will use the Dialogflow conversational suite and the Actions and Cloud Functions frameworks. You will build 5 different applications that explore useful and fun tools you can extend on your own. No hardware required! These labs use the cloud-based Google Assistant simulator environment for developing and testing, but if you do have your own device, such as a Google Home or a Google Hub, additional instructions are provided on how to deploy your apps to your own hardware.
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This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.
Firebase を使用したサーバーレス アプリの開発
Earned 1月 29, 2021 EST
NCAA® March Madness®: Bracketology with Google Cloud
Earned 10月 10, 2020 EDT
BigQuery for Marketing Analysts
Earned 10月 10, 2020 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 10月 7, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts
Earned 10月 7, 2020 EDT
ML 入門: 言語処理
Earned 10月 2, 2020 EDT
ML 入門: 画像処理
Earned 10月 2, 2020 EDT
Databases on AWS for Windows
Earned 11月 29, 2019 EST
Corporate Apps on AWS for Windows
Earned 11月 29, 2019 EST
Programming Windows on AWS
Earned 11月 29, 2019 EST
[DEPRECATED] OK Google: Build Interactive Apps with Google Assistant
Earned 11月 29, 2019 EST
Security on AWS
Earned 11月 29, 2019 EST
ベースライン: データ、ML、AI
Earned 11月 29, 2019 EST
Google Cloud の基礎
Earned 11月 10, 2019 EST