Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版
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機械学習をデータ パイプラインに組み込むと、企業が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、必要なカスタマイズのレベルに応じて Google Cloud でデータ パイプラインに機械学習を含める複数の方法について説明します。カスタマイズをまったくしないか、またはほとんどしない場合については、AutoML を紹介します。よりカスタマイズされた機械学習機能については、Notebooks と BigQuery の機械学習（BigQuery ML）を紹介します。また、Kubeflow を使用して機械学習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。受講者には、QwikLabs を使って、Google Cloud で機械学習モデルを構築する実習を行っていただきます。
コース情報
目標
- リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを理解する。
- Pub/Sub の非同期のメッセージング サービスを使用して、データイベントを管理する。ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を実行する。
- ストリーミング パイプラインの両側（生成と利用）について理解する。
- リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。
前提条件
このコースを有効に活用するには、「Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals」を修了しているか、同等の経験を有している必要があります。
対象
データ エンジニア
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、日本語、français、português (Brasil)
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合