Ar Hint
ドイツ語(German)
英語（English）
スペイン語(Spanish)
フランス語
日本語
韓国語(Korean)
ポルトガル語(Portuguese)
ロシア語(Russian)
トルコ語（Turkish）
中国語(Chinese)
繁体字中国語
Advanced 10 ラボ 7時 6分 49クレジット
この上級レベルのクエストは他の Qwiklabs パッケージとは違い、Google Cloud Certified Professional Data Engineer 認定資格試験で出題されるトピックやサービスに関する実践演習を行うための、IT プロフェッショナル向けのラボを集めたものです。BigQuery から Dataproc、TensorFlow まで網羅する個別のラボで構成され、GCP データ エンジニアリングに関する知識が試されます。こうしたラボの演習はスキルや能力の向上に役立ちますが、その他にも認定資格試験の準備が必要になりますのでご注意ください。試験内容は非常に難易度が高いため、ラボ以外でもクラウド データ エンジニアリングについて学習し、経験や実績を積むことをおすすめします。
Objectives
この上級レベルのクエストは他の Qwiklabs パッケージとは違い、Google Cloud Certified Professional Data Engineer 認定資格試験で出題されるトピックやサービスに関する実践演習を行うための、IT プロフェッショナル向けのラボを集めたものです。BigQuery から Dataproc、TensorFlow まで網羅する個別のラボで構成され、GCP データ エンジニアリングに関する知識が試されます。こうしたラボの演習はスキルや能力の向上に役立ちますが、その他にも認定資格試験の準備が必要になりますのでご注意ください。試験内容は非常に難易度が高いため、ラボ以外でもクラウド データ エンジニアリングについて学習し、経験や実績を積むことをおすすめします。Quest Outline
BigQuery の天気データ
このラボでは、BigQuery を使用して気象観測の履歴を分析し、気象データを他のデータセットと組み合わせて使用します。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。
Datalab と BigQuery による出生率データの分析
このラボでは、Google BigQuery と Cloud Datalab を使用して、1 億 3,700 万行もある大規模な出生率データセットを分析します。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。
Cloud ML Engine での TensorFlow による赤ちゃんの体重予測
このラボでは、赤ちゃんの体重を予測するために必要な機械学習モデルをトレーニング、評価、デプロイしてから、モデルにリクエストを送信してオンラインで予測を行います。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。
Bigtable: Qwik Start - Hbase Shell
このハンズオンラボでは、HBase シェルを使用して Cloud Bigtable インスタンスに接続する方法を学習します。
Cloud Dataflow でのビッグデータ テキスト処理パイプラインの実行
このラボでは、Cloud Dataflow SDK を含む Maven プロジェクトを Google Cloud Dataflow で作成し、Google Cloud Platform Console を使用して分散型文字カウント パイプラインを実行します。
Dataproc: Qwik Start - Console
このページでは、Google Cloud Platform Console を使用して Google Cloud Dataproc クラスタを作成し、クラスタで簡単な Apache Spark ジョブを実行してクラスタのワーカーの数を変更する方法を説明します。
Google Cloud Platform での IoT 分析パイプラインの構築
このラボでは、Cloud IoT Core を使用して端末を接続および管理する方法、Cloud Pub/Sub を使用して情報のストリームを取り込む方法、Cloud Dataflow を使用して IoT データを処理する方法、BigQuery を使用して IoT データを分析する方法を説明します。
Google Cloud Dataprep の操作
Cloud Dataprep は Google のセルフサービス データ準備ツールです。このラボでは、顧客情報と購入履歴に関する模擬のユースケース シナリオを使用して、Cloud Dataprep で複数のデータセットのクリーニングと拡充を行う方法を学習します。
Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する
このラボでは、Natural Language API を使用してテキストをカテゴリに分類する方法を学びます。
BQML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する
このラボでは、新たに使用できるようになった e コマース データセットを使用して一般的なクエリを実行し、企業が知りたい顧客の購買習慣に関する情報を取得します。
BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測
このラボでは、BigQuery の一般公開データセットに含まれる数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを探索し、運賃を予測する ML モデルを BigQuery 内に作成し、モデルの予測性能を評価します。
Enroll
Enroll Text
