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Google Cloud Big Data & Machine Learning Fundamentals


期間  1日間 時間  9:30~17:30
価格(税込)  88,000円(税込) 主催  トレノケート
コース種別  集合研修  
形式  講義+ハンズオン コースコード  GGC0020V
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2024年3月6日(水) ~ 2024年3月6日(水)

オンラインLive

  キャンセル待ち

実施確定

2024年4月19日(金) ~ 2024年4月19日(金)

オンラインLive

  空席あり

2024年5月17日(金) ~ 2024年5月17日(金)

オンラインLive

  空席あり

2024年6月14日(金) ~ 2024年6月14日(金)

オンラインLive

  空席あり

2024年7月12日(金) ~ 2024年7月12日(金)

オンラインLive

  空席あり

2024年8月9日(金) ~ 2024年8月9日(金)

オンラインLive

  空席あり

2024年9月6日(金) ~ 2024年9月6日(金)

オンラインLive

  空席あり

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
※ お申込期日が過ぎた日程は、「お問い合わせください」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外の空席状況は、残席数に関わらず「お申し込み後確認」と表示されます。
※ トレノケート主催コース以外では、主催会社のお席を確保した後に受付確定となります。
お申込みに関するお問い合わせはこちらから

重要なご連絡・ご確認事項

※下記の事前必須手続きが完了していない場合は、ご受講頂けませんのでご注意ください。本手続きが完了しておらず、当日ご受講頂けなかった際は有償キャンセルとなります※

【ご受講前の必須手続き】

ご受講日までに、下記リンクよりプライバシーポリシー及び利用規約にご同意の上、トレーニングシステム「Qwiklabs」のアカウントを作成ください。
Qwiklabsアカウントとコース申込時の受講者メールアドレスは、同一のメールアドレスをご使用ください。

https://trainocate.qwiklabs.com/?locale=ja

自動返信メールにはglobalknowledge-jp.qwiklabs.comからアクセスしてくださいと表示される場合がありますが、同じサイトであるため問題ありません。

既にtrainocate.qwiklabs.comのQwiklabsアカウントをお持ちの方は再作成の必要はございません。


受講証明書発行条件は、全日程の80%以上の出席率または、最低80%以上のラボの完了が必須となりますのでご注意ください


【本コースはオンライン対応です】※一部日程をオンラインで開催しています


会場が「オンラインLive」または「教室Live配信」の日程は、PCやタブレット等を通してオンラインでご参加いただけます。


  • オンラインLive:受講者の方はオンラインのみとなります。
  • 教室Live配信:教室・オンラインから受講される方が混在します。

★オンラインLiveトレーニングの詳細はこちら

対象者情報

対象者
・Google Cloud をこれから使い始める、または使い始めたばかりのデータ アナリスト、データ サイエンティスト、エンジニア。
・データ処理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、視覚化してレポートを作成する担当者。
・Google Cloud の導入を検討している IT 意思決定者。
前提条件
SQL の基本的なスキル、一般的なプログラミング言語(Python など)のスキル、データモデリング、機械学習または統計学の知識

学習内容の詳細

コース概要
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 のビッグデータと機械学習のプロダクトおよびサービスを紹介します。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、Google Cloud で ビッグデータ パイプラインと機械学習モデルを構築するためのプロセス、課題、メリットについて学習します。
学習目標
● Google Cloud におけるデータから AI へのライフサイクル、ビッグデータと機械学習の主なプロダクトについて理解する
● BigQuery でビッグデータを大規模に分析する
● Google Cloud で機械学習ソリューションを構築するさまざまな方法について理解する
● Vertex AI を使用した機械学習ワークフローと主な手順について理解する
学習内容
モジュール 1: Google Cloud でのビッグデータと機械学習
  - Google cloud のアーキテクチャ
 - データおよび ML プロダクト

モジュール 2: ストリーミング データのデータ エンジニアリング
  - ビッグデータの課題
  - メッセージ指向のアーキテクチャ
  - Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計
  - Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装
  - Looker によるビジュアライゼーション
  - Looker Studio を使用した可視化

モジュール 3: BigQuery によるビッグデータ
  - BigQuery
  - BigQuery ML

モジュール 4: Google Cloud での機械学習オプション
  - ML オプション: 事前構築済みAPI、AutoML、カスタム トレーニング
  - Vertex AI
  - AI ソリューション

モジュール 5: Vertex AI による機械学習ワークフロー
  - ML ワークフローの 3 つのステージ
  - モデルのトレーニング
  - モデルの提供

実習/演習内容詳細

演習/デモ内容
ラボ1:BigQuery の一般公開データセットを使ってみる
ラボ2:Dataflow を使用してリアルタイム ダッシュボード用のストリーミング データ パイプラインを作成する
ラボ3:BigQuery ML を使用した分類モデルを使用した訪問者の購入の予測
ラボ4:Dataflowでリアルタイムストリーミングパイプラインを構築する
ラボ5:Vertex AI AutoML を使ったローンのリスクの予測

ご注意・ご連絡事項

※事前必須手続きが完了していない場合は、ご受講頂けませんのでご注意ください。本手続きが完了しておらず、当日ご受講頂けなかった際は有償キャンセルとなります。
【事前必須手続き】
リンクよりトレーニングシステム「Qwiklab」アカウントの作成ください。
申込時Qwiklabアカウントのメールアドレスを受講者様メールアドレスに記載ください。
※受講証明書発行条件は、全日程の80%以上の出席率または、最低80%以上のラボの完了が必須となりますのでご注意ください。

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