About this Course
4.5
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Start instantly and learn at your own schedule.
Flexible deadlines

Flexible deadlines

Reset deadlines in accordance to your schedule.
Intermediate Level

Intermediate Level

Hours to complete

Approx. 8 hours to complete

Suggested: 1 週間の学習、8~12 時間/週...
Available languages

Japanese

Subtitles: Japanese, German, English...
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1
Hours to complete
11 minutes to complete

Serverless Machine Learning on Google Cloud Platform へようこそ

...
Reading
2 videos (Total 5 min), 1 quiz
Video2 videos
機械学習についての考え方2m
Quiz1 practice exercise
機械学習コースの事前テスト6m
Hours to complete
3 hours to complete

モジュール 1: 機械学習の使用開始

...
Reading
21 videos (Total 109 min), 2 quizzes
Video21 videos
ML の種類3m
ML パイプライン2m
ML モデルのバリエーション7m
ML 問題の骨組み2m
機械学習(ML)の利用8m
最適化9m
ニューラル ネットワーク環境18m
特徴の組み合わせ3m
特徴エンジニアリング3m
イメージモデル5m
効果的な ML2m
良いデータセットを作成するもの5m
エラー指標3m
精度2m
適合率-再現率5m
機械学習データセットの作成3m
データセットの分割6m
Python Notebook1m
ML データセット作成のラボの概要3m
ML データセット作成のラボの復習2m
Quiz1 practice exercise
モジュール 1 の理解度チェック8m
Hours to complete
5 hours to complete

モジュール 2: Tensorflow による ML モデルの構築

...
Reading
15 videos (Total 65 min), 5 quizzes
Video15 videos
TensorFlow とは5m
コア TensorFlow5m
TensorFlow ラボの概要のスタートガイドm
TensorFlow ラボの復習10m
Estimator API8m
tf.estimator を使用した機械学習m
Estimator ラボの復習7m
効果的な ML の構築6m
ラボのはじめに: バッチ処理と特徴作成を追加するためのリファクタリングm
リファクタリングのラボの復習4m
トレーニングと評価4m
モニタリング1m
ラボのはじめに: 分散型トレーニングとモニタリング2m
ラボの復習: 分散型トレーニングとモニタリング7m
Quiz1 practice exercise
モジュール 2 の理解度チェック8m
Hours to complete
2 hours to complete

モジュール 3: Cloud ML Engine による ML モデルのスケーリング

...
Reading
7 videos (Total 28 min), 2 quizzes
Video7 videos
クラウド ML エンジンを選ぶ理由6m
開発ワークフロー1m
パッケージング トレーナー3m
TensorFlow サービスの提供3m
ラボ: ML のスケーリングm
ラボの復習: ML のスケーリング10m
Quiz1 practice exercise
モジュール 3 の理解度チェック4m
Hours to complete
3 hours to complete

モジュール 4: 特徴エンジニアリング

...
Reading
16 videos (Total 92 min), 2 quizzes
Video16 videos
優れた特徴7m
因果関係8m
数値5m
多数の例7m
生データから特徴への変換1m
カテゴリ別の特徴8m
特徴断面3m
バケット化3m
広さと深さ5m
特徴エンジニアリングを行う場所3m
特徴エンジニアリングのラボの概要3m
特徴エンジニアリングのラボの復習10m
ハイパーパラメータの調整とデモ15m
ML の抽象化レベル4m
まとめ1m
Quiz1 practice exercise
"モジュール 4 の理解度チェック "6m

About Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

About the Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版 Specialization

>>> 注:本専門講座は現在、Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform以外は日本語で利用可能です。このコースは近日中に日本語で公開されます。<<< この 5 週間のオンライン速習専門講座は、Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。 このコースでは、次のスキルについて学習します。 • Google Cloud Platform 上でデータ処理システムを設計し構築する • 非構造化データを Cloud Dataproc 上で Spark と ML の API を使って活用する • バッチおよびストリーミングのデータを処理するために自動スケーリング データ パイプラインを Cloud Dataflow 上で実装する • 巨大なデータセットからのビジネス分析情報を Google BigQuery を使用して引き出す • 機械学習モデルを使用したトレーニング、評価、予測を TensorFlow と Cloud ML を使用して行う • ストリーミング データからの迅速な分析を実現する このクラスは、デベロッパーとしての経験があり、次のようなビッグデータ変換の管理を担当する方を対象としています。 • データの抽出、読み込み、変換、クリーニング、検証を行う • データ処理用のパイプラインとアーキテクチャを設計する • 機械学習モデルと統計モデルを作成して保守する • データセットに対してクエリを実行し、クエリ結果を視覚化して、レポートを作成する...
Data Engineering on Google Cloud Platform 日本語版

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid. If you’d like to take this course, but can’t afford the course fee, we encourage you to submit a financial aid application.

  • Before enrolling in this course, participants should have roughly one (1) year of experience with one or more of the following:

    • Knowledge of Google Cloud Platform

    • Big Data & Machine Learning Fundamentals to the level of "Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals" on Coursera

    • Knowledge of BigQuery and Dataflow to the level of "Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow" on Coursera

    • Knowledge of Python and familiarity with the numpy package

    • Knowledge of undergraduate-level statistics to the level of a Basic Statistics course on Coursera

  • To be eligible for the free trial, you will need:

    - Google account (Google is currently blocked in China)

    - Credit card or bank account

    - Terms of service

    Note: There is a known issue with certain EU countries where individuals are not able to sign up, but you may sign up as "business" status and intend to see a potential economic benefit from the trial. More details at: https://support.google.com/cloud/answer/6090602

    More Google Cloud Platform free trial FAQs are available at: https://cloud.google.com/free-trial/

    For more details on how the free trial works, visit our documentation page: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • If your current Google account is no longer eligible for the Google Cloud Platform free trial, you can create another Google account. Your new Google account should be used to sign up for the free trial.

  • View this page for more details: https://cloud.google.com/free-trial/docs/

  • Yes, this online course is based on the instructor-led training formerly known as CPB102.

  • The course covers the topics presented on the certification exam, however we recommend additional preparation including hands-on product experience. The best preparation for certification is real-world, hands-on experience. Review the Google Certified Professional Data Engineer certification preparation guide for further information and resources at https://cloud.google.com/certification/guides/data-engineer/

  • Google’s Certification Program gives customers and partners a way to demonstrate their technical skills in a particular job-role and technology. Individuals are assessed using a variety of rigorously developed industry-standard methods to determine whether they meet Google’s proficiency standards. Read more at https://cloud.google.com/certification/

More questions? Visit the Learner Help Center.