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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This 1-week, accelerated on-demand course builds upon Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals. Through a combination of video lectures, demonstrations, and hands-on labs, you'll learn to build streaming data pipelines using Google cloud Pub/Sub and Dataflow to enable real-time decision making. You will also learn how to build dashboards to render tailored output for various stakeholder audiences.
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。
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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。
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 11月 6, 2024 EST
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 運用
Earned 10月 11, 2024 EDT
Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理: 基礎
Earned 3月 5, 2024 EST
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on Google Cloud - 日本語版
Earned 3月 5, 2024 EST
Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud Platform
Earned 2月 26, 2024 EST
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築
Earned 2月 14, 2024 EST
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 2月 9, 2024 EST
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版
Earned 2月 5, 2024 EST
Professional Data Engineer の取得に向けた準備
Earned 1月 31, 2024 EST