ステップ
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Google Cloud Platform Fundamentals: Big Data & Machine Learning
本コースは 1 日間のクラスルーム トレーニングであり、Google Cloud Platform のビッグデータ機能についてご紹介します。
期間: 1 日

コースの説明

本コースは 1 日間のクラスルーム トレーニングであり、Google Cloud Platform のビッグデータ機能についてご紹介します。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Google Cloud Platform の概要およびデータ処理と機械学習機能の詳細を学習します。このコースでは Google Cloud Platform のビッグデータ ソリューションの簡易性、柔軟性、および機能をご紹介します。

期間

1 日

目標

このコースでは、次のスキルについて学習します。

  • Google Cloud Platform のビッグデータと機械学習の主要プロダクトの目的と価値を理解する。
  • CloudSQL と Cloud Dataproc を使用して、既存の MySQL と Hadoop / Pig / Spark / Hive のワークロードを、Google Cloud Platform に移行する。
  • BigQuery と Cloud Datalab を使用して、インタラクティブなデータ解析を実行する。
  • TensorFlow を使用してニューラル ネットワークをトレーニングし、使用する。
  • ML API を使用する
  • Google Cloud Platform のさまざまなデータ処理プロダクトから選択する

実施方法

クラスルーム トレーニング、オンデマンド トレーニング

対象

このクラスは、次のような方を対象としています。

  • Google Cloud Platform の使用を開始するデータ アナリスト、データ サイエンティスト、ビジネス アナリスト。
  • 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担当者、機械学習モデルと統計モデルを作成して保守する担当者、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担当者。
  • データ サイエンティストのために Google Cloud Platform の導入を検討しているエグゼクティブや IT 意思決定者。

前提条件

このコースを最大限に活用するには、次の条件を満たしている必要があります。

  • SQL などの一般的なクエリ言語の基本的なスキルがある
  • データ モデリング、抽出、変換、読み込みのアクティビティの経験がある
  • 一般的なプログラミング言語(Python など)を使用してアプリケーションを開発している
  • 機械学習と統計学の一方または両方の知識がある
コースの概要

このコースには、講義、デモ、ハンズオンラボが含まれています。

  • Google Cloud Platform の概要
  • Google Cloud Platform ビッグデータ プロダクト
  • オンデマンドの CPU(Compute Engine)
  • グローバル ファイルシステム(Cloud Storage)
  • CloudShell
  • ラボ: 取り込み - 変換 - 公開のデータ処理パイプラインを設定する
  • クラウドへの足掛かり
  • CloudSQL: クラウドでの SQL データベース
  • ラボ: データを CloudSQL にインポートし、クエリを実行する
  • Dataproc 上の Spark
  • ラボ: Dataproc 上の Spark での機械学習の推奨事項
  • 高速ランダム アクセス
  • Datalab
  • BigQuery
  • ラボ: 機械学習データセットを構築する
  • TensorFlow での機械学習
  • ラボ: TensorFlow を使用した ML の実行
  • 一般的なニーズ用に事前に構築されたモデル
  • ラボ: ML API を使用する
  • Pub/Sub でのメッセージ指向アーキテクチャ
  • Dataflow でパイプラインを作成する
  • リアルタイム データ処理およびバッチデータ処理のリファレンス アーキテクチャ
  • GCP を選ぶ理由
  • 次のステップ
  • 参考リンク