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Google Cloud Training
機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。
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What's inside
Syllabus
はじめに
このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します
分析と AI の概要
このモジュールでは、Google Cloud で利用可能な ML の種類について説明します
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はじめに
このモジュールでは、コースおよびアジェンダについて紹介します
分析と AI の概要
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非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
このモジュールでは、非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API の使用方法について説明します
Notebooks を使用したビッグデータ分析
このモジュールでは、Notebooks の使用方法について説明します
Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
このモジュールでは、カスタム ML モデルの構築について説明し、Kubeflow および AI Hub について紹介します
BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
このモジュールでは、BigQuery ML について説明します
AutoML を使用したカスタムモデルの構築
Module 7: まとめ
このモジュールでは、コースで扱ったトピックについて復習します
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
適切な事前知識を持ち、Google Cloud Platform の ML ソリューションの構築に興味のあるデータ分析者や ML エンジニアに適しています。
機械学習をデータ パイプラインに組み込むためのさまざまなオプションの概要を提供しています。
Qwiklabs のハンズオンラボを使用して、学習内容を実際に体験することができます。
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Review Python
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This course heavily emphasizes Python and covers advanced skills including computer vision, natural language processing, and data science. Review the basics of Python to ensure a strong foundation and set yourself up for success.
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Python
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Complete a Python tutorial
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Create a simple Python program
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Take a Python quiz
Practice Data Manipulation
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Data manipulation is key to getting clean data. Practice data manipulation using a platform such as Kaggle to strengthen your skills prior to taking this course.
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Data Analysis
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Find a dataset on Kaggle
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Perform basic data cleaning tasks
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Join two datasets
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Machine Learning with Google Cloud
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This course assumes familiarity with Machine Learning. If you are new to Machine Learning, cover the basics by following a few tutorials on Google Cloud.
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Sign up for a Google Cloud Platform account
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整理し、メモ、課題、クイズ、試験を見直す
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整理された学習資料は、復習と理解の定着に役立ちます。
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ノートを整理し、ギャップを確認する
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課題を解き直し、間違えた問題を特定する
-
クイズや試験を解き直し、理解度を評価する
ピアラーニング
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他の受講者と議論することで、理解力を高めましょう。
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-
ピアラーニンググループに参加する
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議論に参加する
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他の受講者の質問に答える
Attend a Data Science Workshop
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Data Science and Machine Learning are rapidly evolving fields. Attend an industry workshop to learn about the latest trends, tools, and techniques.
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Data Science
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Search for local or online Data Science workshops
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Attend the workshop
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Network with other attendees
Join a Study Group
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This course primarily relies on on-demand video content. Joining a study group with fellow learners will provide a space for discussion, support, and enhanced understanding.
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Collaboration
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Connect with other learners via online forums or social media
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Propose or join a study group
機械学習に関するチュートリアルやオンラインコースを受講する
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追加のチュートリアルは、コースの概念を補強し、理解を深めるのに役立ちます。
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機械学習に関連するチュートリアルやコースを探す
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レクチャーを見たり、ドキュメントを読んだりして、概念を学習する
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課題や演習を完了して、理解度をチェックする
オンラインチュートリアルを利用する
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Google Cloud Platform の機械学習機能をより深く理解するために、オンラインチュートリアルを活用しましょう。
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AI
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関連するチュートリアルを検索する
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チュートリアルに従って学習する
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チュートリアルで学んだ内容を復習する
解答演習
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学習の定着を促すために、練習問題に取り組みましょう。
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問題を解く
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解答を確認する
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間違えた問題を復習する
クラスメイトと学習グループに参加する
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他の学生と協力することで、理解が深まり、新しい視点が得られます。
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-
クラスメイトと学習グループを形成する
-
定期的に会って、課題やトピックについて話し合う
-
互いにサポートし、質問をしたり、新しいアイデアを共有したりする
個人プロジェクトを開始する
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自分の関心事に基づいた個人プロジェクトを開始することで、機械学習への理解を深めましょう。
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AI
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-
プロジェクトのアイデアをブレインストーミングする
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プロジェクトの範囲を定義する
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プロジェクトの計画を立てる
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プロジェクトの実装を開始する
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プロジェクトをテストしてデバッグする
プロジェクトの作成
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実際に機械学習モデルを作成することで、学習した内容を定着させましょう。
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AI
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-
プロジェクトの計画を立てる
-
データ収集と準備
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機械学習モデルの作成とトレーニング
-
モデルの評価と改善
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プロジェクトのドキュメントを作成する
Contribute to an Open Source Machine Learning Project
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Machine Learning models are becoming increasingly sophisticated. Make a genuine contribution to the field by contributing to an open source project and further develop your skills.
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Open Source
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Find an open source Machine Learning project on GitHub
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Read the documentation and get familiar with the codebase
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Identify a bug or feature to work on
オープンソースプロジェクトに参加する
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オープンソースプロジェクトに参加することで、実世界のプロジェクトで機械学習のスキルを応用しましょう。
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AI
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オープンソースプロジェクトを検索する
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プロジェクトに貢献する
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他の貢献者とコラボレーションする
-
プロジェクトの成果をレビューする
機械学習プロジェクトの資料を作成する
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プロジェクトを資料化する過程で、理解が整理され、知識が定着します。
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-
プロジェクトの目的と目標を明確にする
-
使用したデータと手法を文書化する
-
結果を分析し、示唆をまとめる
-
資料をプレゼンテーションやレポートの形にまとめる
Build a Machine Learning Model
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The best way to reinforce your learning is by practice. Build a Machine Learning model of your own to practice applying your skills and showcase your knowledge.
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Machine Learning
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-
Choose a dataset
-
Clean and prepare your data
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Train and evaluate your model
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Deploy your model
クラスメイトを指導する
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他の人に教えることで、自分の理解を深め、知識を定着させることができます。
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-
指導できるトピックや概念を特定する
-
クラスメイトとつながり、指導を提供する
-
質問に答え、フィードバックを提供する
Review Python
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Career center
Learners who complete Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版 will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use their knowledge of mathematics, statistics, and programming to extract meaningful insights from data. This course provides a strong foundation in machine learning, which is a critical skill for Data Scientists. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Data Scientists who want to work with big data.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are responsible for building and deploying machine learning models. This course provides a strong foundation in machine learning, which is a critical skill for Machine Learning Engineers. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Machine Learning Engineers who want to work with big data.
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts use their knowledge of statistics and programming to analyze data and identify trends. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Data Analysts who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Data Analysts who want to work with machine learning.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use their knowledge of business and data to identify opportunities and solve problems. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Business Analysts who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Business Analysts who want to work with machine learning.
Statistician
Statistician
Statisticians use their knowledge of mathematics and statistics to collect, analyze, and interpret data. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Statisticians who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Statisticians who want to work with machine learning.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, build, and maintain software systems. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Software Engineers who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Software Engineers who want to work with machine learning.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers design, build, and maintain data pipelines. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Data Engineers who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Data Engineers who want to work with machine learning.
DevOps Engineer
DevOps Engineer
DevOps Engineers work to bridge the gap between software development and IT operations. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for DevOps Engineers who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for DevOps Engineers who want to work with machine learning.
Cloud Architect
Cloud Architect
Cloud Architects design and manage cloud computing systems. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Cloud Architects who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Cloud Architects who want to work with machine learning.
Product Manager
Product Manager
Product Managers are responsible for the development and launch of new products. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Product Managers who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Product Managers who want to work with machine learning.
Quantitative Analyst
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Quantitative Analysts use their knowledge of mathematics and statistics to analyze financial data. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Quantitative Analysts who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Quantitative Analysts who want to work with machine learning.
Market Researcher
Market Researcher
Market Researchers use their knowledge of statistics and data analysis to understand market trends. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Market Researchers who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Market Researchers who want to work with machine learning.
Financial Analyst
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Financial Analysts use their knowledge of finance and economics to analyze financial data. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Financial Analysts who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Financial Analysts who want to work with machine learning.
Operations Research Analyst
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Operations Research Analysts use their knowledge of mathematics and statistics to solve problems in business and industry. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Operations Research Analysts who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Operations Research Analysts who want to work with machine learning.
Actuary
Actuary
Actuaries use their knowledge of mathematics and statistics to assess risk. This course provides a strong foundation in machine learning, which can be a valuable skill for Actuaries who want to work with big data. The course also covers how to use Google Cloud Platform to build and deploy machine learning models, which is a valuable skill for Actuaries who want to work with machine learning.
For more career information including salaries, visit:
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Reading list
We've selected eight books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版.
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ディープラーニングに関する包括的な教科書です。コースで扱うディープラーニングのトピックをさらに深く掘り下げるのに役立ちます。
強化学習に関する包括的な教科書です。コースで扱う強化学習のトピックをさらに深く掘り下げるのに役立ちます。
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コンピュータビジョンの包括的な教科書です。コースで扱うコンピュータビジョンのトピックをさらに深く掘り下げるのに役立ちます。
機械学習プロジェクトの構築に使用できる、Pythonの包括的なガイドです。コースで扱う実践的なスキルを強化するのに役立ちます。
Pythonを使用した自然言語処理に関する包括的なガイドです。コースで扱う自然言語処理のトピックを補足するのに役立ちます。
コンピュータビジョンにおけるディープラーニングの包括的なガイドです。コースで扱うディープラーニングのトピックを補足するのに役立ちます。
データサイエンスの基本をゼロから解説した本です。コースで扱うデータパイプラインの構築に役立つ基礎知識を提供します。
AIの基礎を技術的な詳細を最低限に抑えて解説します。コースで扱うAIの概念を理解するのに役立ちます。
For more information about how these books relate to this course, visit:
OpenCourser.com/course/rjflo7/smart
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Intermediate
Via
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Institution
Google Cloud
Instructor
Google Cloud Training
Language
日本語
Transcript
English
This course belongs to a
collection
called
Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版. It's comprised of five courses:
- Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版
- Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版 (viewing)
- Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
- Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
- Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
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