「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。
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。
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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。
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。
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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。
クラウド アーキテクチャ: 設計、実装、管理
Earned 8月 12, 2024 EDT
Google Cloud の基礎: コア インフラストラクチャ
Earned 6月 10, 2024 EDT
Google Cloud の ML API 用にデータを準備
Earned 5月 26, 2024 EDT
Compute Engine での Cloud Load Balancing の実装
Earned 5月 23, 2024 EDT
BigQuery でデータ ウェアハウスを構築する
Earned 5月 23, 2024 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 5月 19, 2024 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 11月 6, 2023 EST
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 10月 26, 2023 EDT
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版
Earned 10月 25, 2023 EDT
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 10月 8, 2023 EDT