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このコースは、Vertex AI Notebooks に関する入門コースです。Vertex AI Notebooks は Jupyter ノートブックをベースとした環境であり、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで ML のワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームを提供します。このコースでは、（1）Vertex AI Notebooks の種類とそれぞれの機能、（2）Vertex AI Notebooks の作成と管理の方法について説明します。
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Vertex AI でノートブックを使用する.
These are activities you can do either before, during, or after a course.
Career center
Learners who complete Vertex AI でノートブックを使用する will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
機械学習エンジニア
機械学習エンジニア
機械学習エンジニアは、データから学習するモデルを設計、開発、デプロイ、管理する専門家です。このキャリアでは、Vertex AI でノートブックを使用するコースが、機械学習ワークフロー全体を統合されたプラットフォームで理解し実践する上で極めて役立ちます。具体的には、Vertex AI NotebooksをJupyterノートブックベースの環境として使いこなし、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで、機械学習システムのライフサイクルを一貫して担当できるようになります。コースで学ぶVertex AI Notebooksの種類とその機能、作成、管理方法は、効率的なモデル開発と運用に直結します。このコースは、現代のクラウドベースの機械学習開発において不可欠なスキルを習得し、その環境での成功を後押しします。
クラウドエムエルスペシャリスト
クラウドエムエルスペシャリスト
クラウドエムエルスペシャリストは、クラウドプラットフォーム上で機械学習ソリューションの設計、実装、最適化を行う専門家です。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、クラウドエムエルスペシャリストがGoogle CloudのVertex AI環境における中心的なツールであるVertex AI Notebooksを深く理解し、実践的に活用するための不可欠な知識を提供します。このコースを修了することで、JupyterノートブックをベースとしたVertex AI Notebooksの様々な機能、そしてデータの準備からモデルのデプロイ、モニタリングを含む機械学習ワークフロー全体を統合プラットフォーム上で効率的に管理するスキルを習得できます。クラウド環境での機械学習プロジェクトを成功に導くために、このコースは非常に重要な学びの機会となるでしょう。
エムエルオプスエンジニア
エムエルオプスエンジニア
エムエルオプスエンジニアは、機械学習モデルの開発から本番環境での運用、監視に至るまでのプロセスを自動化し、効率化する役割を担います。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、エムエルオプスエンジニアがモデルのデプロイとモニタリングを含む機械学習ワークフロー全体をVertex AI Notebooks上で管理するための実践的な知識を提供します。JupyterノートブックをベースとしたVertex AI Notebooksの種類や機能、そしてその作成と管理方法を学ぶことは、モデルのライフサイクル管理や継続的インテグレーション・デリバリーの基盤を理解する上で重要です。このコースは、モデルの信頼性とパフォーマンスを確保し、スケーラブルな機械学習システムを構築するためのスキルを養うのに役立ちます。
ディープラーニングエンジニア
ディープラーニングエンジニア
ディープラーニングエンジニアは、深層学習モデルの設計、訓練、最適化、およびデプロイに特化した専門家です。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、ディープラーニングエンジニアが複雑なモデルの実験と開発を行う上で不可欠な、Vertex AI Notebooksの活用方法を学ぶ上で非常に役立ちます。Jupyterノートブック環境を通じて、膨大なデータの準備からモデルの訓練、デプロイ、そしてパフォーマンスのモニタリングまで、深層学習ワークフロー全体を効率的に管理できるようになります。このコースで得られるVertex AI Notebooksに関する知識は、最新のクラウドインフラストラクチャ上で深層学習モデルを迅速に反復し、本番環境で成功させるための基盤を築きます。この職務では、通常、修士号または博士号が推奨されます。
データサイエンティスト
データサイエンティスト
データサイエンティストは、複雑なデータセットから洞察を引き出し、予測モデルを構築する役割を担います。この「Vertex AI でノートブックを使用する」コースは、データサイエンティストが日々の業務で直面するデータ準備やモデル構築の課題に対して、実践的なスキルと知識を提供します。コースを通じてVertex AI Notebooksの活用法を習得することで、Jupyterノートブック環境で効率的にデータを探索し、機械学習モデルを開発できます。データの収集、前処理、モデルの訓練、評価といった一連の機械学習ワークフローを統合プラットフォーム上で管理する方法を学ぶことは、データ駆動型のアプローチを強化し、より高度な分析能力を開花させるでしょう。このコースは、データサイエンティストとしての専門性を高める基盤を築くのに役立ちます。多くのデータサイエンティストの職務では、通常、修士号または博士号が強く推奨されます。
リサーチサイエンティスト エムエル
リサーチサイエンティスト エムエル
リサーチサイエンティスト エムエルは、最先端の機械学習アルゴリズムやモデルを研究し、新たな知識や技術を生み出す役割を担います。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、リサーチサイエンティスト エムエルが研究活動において、モデルの実験、開発、評価を効率的に進めるための強力なツールとなるVertex AI Notebooksを習得する上で非常に役立ちます。Jupyterノートブックベースの統合プラットフォームとして、データの準備からモデルのデプロイ、モニタリングまで、研究の多くの段階をサポートします。このコースで学ぶVertex AI Notebooksの種類や機能、管理方法は、研究結果を迅速に検証し、プロトタイプを作成する能力を高めるでしょう。この職務には通常、関連分野での博士号が強く推奨されます。
ナチュラルランゲージプロセッシングエンジニア
ナチュラルランゲージプロセッシングエンジニア
ナチュラルランゲージプロセッシングエンジニアは、自然言語を理解し生成する機械学習モデルを開発します。このVertex AI でノートブックを使用するコースは、ナチュラルランゲージプロセッシングエンジニアがテキストデータの準備からモデルの構築、デプロイ、モニタリングに至るまで、NLPプロジェクトの全段階をVertex AI Notebooks上で効率的に管理するための知識を提供します。Jupyterノートブックベースの統合プラットフォームを使いこなすことで、言語モデルの実験や評価をスムーズに進めることができます。コースで学ぶVertex AI Notebooksの種類、機能、作成、管理方法は、大規模なテキストデータ処理や、高度なNLPモデルの開発において、エンジニアとしての生産性を高める基盤となります。この職務には、通常、修士号が推奨されます。
コンピュータービジョンエンジニア
コンピュータービジョンエンジニア
コンピュータービジョンエンジニアは、画像や動画データを理解し処理する機械学習モデルを開発します。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、コンピュータービジョンエンジニアがイメージデータの準備からモデルの訓練、デプロイ、モニタリングに至るまで、CVプロジェクトの全段階をVertex AI Notebooks上で効率的に管理するための知識を提供します。Jupyterノートブックベースの統合プラットフォームを通じて、画像認識や物体検出モデルの実験をスムーズに進めることができます。コースで学ぶVertex AI Notebooksの種類、機能、作成、管理方法は、大量の視覚データ処理や、高度なCVモデルの開発において、エンジニアとしての専門性を高める基盤となります。この職務には、通常、修士号が推奨されます。
エーアイエンジニア
エーアイエンジニア
エーアイエンジニアは、人工知能技術を応用したソフトウェアやシステムを設計、開発する役割を担います。このVertex AI でノートブックを使用するコースは、エーアイエンジニアが機械学習のワークフロー全体を効率的に管理するための基盤を提供します。Vertex AI NotebooksというJupyterノートブックベースの統合プラットフォームを使いこなすことで、データの準備からモデルのデプロイ、モニタリングまで、AIソリューション構築の各段階をスムーズに進めることができます。コースで学ぶVertex AI Notebooksの機能や管理方法は、実際のAIプロジェクトにおけるプロトタイピングから本番運用まで、幅広いタスクに対応する際に役立ちます。この実践的な知識は、エーアイエンジニアとしてのキャリアを加速させるでしょう。
クオンツ開発者
クオンツ開発者
クオンツ開発者は、金融市場のモデリング、リスク管理、取引戦略の最適化のために、数学的、統計的、計算的手法を適用します。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、クオンツ開発者が金融データを用いた予測モデルの構築や分析において、より高度なツールを使いこなすのに役立ちます。JupyterノートブックベースのVertex AI Notebooksは、データの準備から機械学習モデルのデプロイとモニタリングに至るまで、機械学習ワークフロー全体をサポートします。これにより、複雑な金融モデルのプロトタイピング、バックテスト、そしてリアルタイムでの監視を効率的に行うための基盤を築くことができるでしょう。この職務には、通常、数学、統計学、計算機科学などの分野での修士号または博士号が強く推奨されます。
データエンジニア
データエンジニア
データエンジニアは、機械学習モデルが利用できる形式にデータを変換し、スケーラブルで信頼性の高いデータパイプラインを構築します。この「Vertex AI でノートブックを使用する」コースは、データエンジニアが機械学習の文脈における「データの準備」プロセスを深く理解するのに役立ちます。Vertex AI NotebooksというJupyterノートブックベースの環境を学ぶことで、機械学習モデルのデプロイとモニタリングを含むワークフロー全体の中で、データがどのように利用され、どのように準備されるべきかという視点を得られます。コースで学ぶVertex AI Notebooksの作成と管理方法は、データ処理のテストや検証環境を構築する際に役立ち、機械学習プロジェクトを支えるデータ基盤の構築に貢献できるでしょう。
バイオインフォマティクススペシャリスト
バイオインフォマティクススペシャリスト
バイオインフォマティクススペシャリストは、生物学的データを解析するために計算ツールや統計手法を適用し、生命科学研究における新たな発見を支援します。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、バイオインフォマティクススペシャリストがその専門分野で、膨大な生物学的データの準備から、予測モデルや分類モデルの構築、デプロイ、モニタリングまで、機械学習ワークフローを適用する際に役立つかもしれません。Vertex AI NotebooksというJupyterノートブックベースの統合プラットフォームを学ぶことで、ゲノムデータ解析やタンパク質構造予測など、複雑な計算生物学の課題に対するソリューション開発を効率化できるでしょう。この職務には通常、関連分野での修士号または博士号が強く推奨されます。
テクニカルソリューションアーキテクト
テクニカルソリューションアーキテクト
テクニカルソリューションアーキテクトは、顧客のビジネス課題に対し、技術的なソリューションを設計し、実現可能性を評価する役割を担います。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、テクニカルソリューションアーキテクトが最新の機械学習プラットフォームとワークフローを理解する上で役立つ可能性があります。Vertex AI NotebooksをJupyterノートブックベースの環境として、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングに至るまで、MLワークフロー全体をサポートする統合プラットフォームの機能を知ることは、顧客への提案やシステム設計において、より現実的かつ効果的なAI/MLソリューションを構築するための専門知識となります。このコースにより、具体的なクラウド上でのML開発能力の理解を深め、アーキテクトとしての提案力を高めることができます。
データアナリスト
データアナリスト
データアナリストは、組織の意思決定を支援するためにデータを収集、処理、分析し、実行可能な洞察を抽出します。「Vertex AI でノートブックを使用する」コースは、データアナリストがより高度な分析手法や機械学習の概念に触れるきっかけとなり得るでしょう。コースで学ぶVertex AI NotebooksはJupyterノートブックベースの環境であり、データ準備の側面が含まれるため、大規模なデータセットの探索や前処理、基本的な統計分析を行う際に役立つ可能性があります。また、機械学習のワークフロー全体を理解することは、将来的にデータサイエンティストや機械学習エンジニアといったキャリアパスを検討する際の基礎知識となります。このコースは、分析ツールのスキルセットを拡張し、キャリアの可能性を広げるのに役立つでしょう。
プロダクトマネージャー エーアイエムエル
プロダクトマネージャー エーアイエムエル
プロダクトマネージャー エーアイエムエルは、AI/ML製品の戦略、ロードマップ、機能定義を担当し、開発チームと連携して市場投入を推進します。Vertex AI でノートブックを使用するコースは、プロダクトマネージャー エーアイエムエルが製品開発の基盤となる機械学習ワークフローを深く理解するのに役立つかもしれません。JupyterノートブックをベースとしたVertex AI Notebooksが、データの準備からモデルのデプロイとモニタリングまで、いかにMLワークフロー全体をサポートするかを学ぶことで、技術的な実現可能性を早期に把握し、開発者とのコミュニケーションを円滑に進めることができます。このコースは、技術的理解を深め、より効果的なAI/ML製品戦略を策定するための知見を提供するかもしれません。
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Reading list
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Provides a comprehensive overview of machine learning on Google Cloud Platform, including Vertex AI. It covers the fundamentals of machine learning, as well as how to build, train, and deploy models using Vertex AI.
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Provides a collection of recipes for using Vertex AI. It covers a wide range of topics, from data preprocessing to model deployment. This book is especially valuable for beginners who want to get started with Vertex AI.
A practical guide to using Jupyter Notebooks for data analysis and visualization, covering topics such as data cleaning, data manipulation, and interactive visualizations.
A specialized guide to using Jupyter Notebooks for machine learning tasks, covering topics such as data preprocessing, model training, and evaluation.
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A guide to using Jupyter Notebooks for Python developers, covering topics such as data analysis, machine learning, and web development.
A practical handbook focusing on data science applications of Jupyter Notebooks, including data cleaning, exploratory data analysis, machine learning, and data visualization. Assumes some prior programming knowledge.
Covers the machine learning workflow for time series forecasting tasks. It provides a comprehensive overview of the latest techniques for time series forecasting, including ARIMA models, SARIMA models, and deep learning models.
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Covers the machine learning workflow for anomaly detection tasks. It provides a comprehensive overview of the latest techniques for anomaly detection, including statistical methods, deep learning methods, and graph-based methods.
Covers the machine learning workflow from a software engineering perspective. It provides guidance on how to design, develop, and deploy machine learning systems in a scalable and maintainable way.
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Covers the machine learning workflow for computer vision tasks. It provides a comprehensive overview of the latest deep learning techniques for computer vision, including convolutional neural networks, object detection, and image segmentation.
Covers the machine learning workflow for natural language processing tasks. It provides a comprehensive overview of the latest deep learning techniques for NLP, including transformer models, BERT, and GPT-3.
Provides a comprehensive overview of the machine learning workflow using popular Python libraries such as Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. It practical guide that can be used by data scientists and machine learning engineers of all levels.
Presents a collection of design patterns that can be used to solve common problems in machine learning. It provides a systematic approach to designing and developing machine learning systems.
Covers the machine learning workflow for finance tasks. It provides a comprehensive overview of the latest techniques for finance, including stock price prediction, risk management, and fraud detection.
Focuses on data preparation for business intelligence. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data integration, and data transformation. It valuable resource for business intelligence professionals and other professionals who work with data.
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Focuses on data preparation for data mining. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data integration, and data transformation. It valuable resource for data miners and other professionals who work with data mining.
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Focuses on data preparation for exploratory data analysis. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data visualization, and data transformation. It valuable resource for data analysts and other professionals who work with data.
Provides a comprehensive overview of data preparation techniques for big data. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data integration, and data transformation. It valuable resource for data engineers, data scientists, and other professionals who work with big data.
Focuses on data preparation for computer vision. It covers a wide range of topics, including data cleaning, data augmentation, and data transformation. It valuable resource for data scientists and other professionals who work with computer vision.
Focuses on data preparation for machine learning. It covers a wide range of topics, including data cleaning, feature engineering, and data transformation. It valuable resource for data scientists and other professionals who work with machine learning.
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Introductory
Via
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Institution
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Instructor
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Session
October 27, 2025
- November 10, 2025
Language
日本語
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