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귀하가 습득할 기술

TensorflowBigqueryGoogle Cloud PlatformCloud Computing
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 3시간 필요

Data and Machine Learning on GCP 専門講座の概要

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 78분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
13개의 동영상
Google Cloud Platform の概要3m
分析ワークロードと ML ワークロードのためのコンピューティング能力9m
デモ: Compute Engine での VM の作成13m
Google Cloud Storage で実現する柔軟なストレージ5m
Google のグローバル ネットワークの活用3m
セキュリティ: オンプレミス vs. クラウド ネイティブ2m
Google Cloud のビッグデータ ツールの進化5m
Google Cloud Platform と Qwiklabs を使ってみる3m
適切なアプローチの選択5m
Google Cloud Platform でできること3m
アクティビティ: 実際のお客様のソリューション アーキテクチャを調べてみる7m
データドリブン組織における ML の主な役割6m
2개의 읽기 자료
Google Cloud 一般公開データセット プログラム10m
モジュールのリソース10m
1개 연습문제
モジュールの復習
2

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완료하는 데 3시간 필요

Cloud SQL と Spark を使用した商品のレコメンデーション

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 50분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
機械学習の概要5m
課題: MLを使用した賃貸物件のレコメンデーション8m
アプローチ: オンプレミスから Google Cloud Platform に移行する9m
デモ: 10 分以内に Apache Spark ジョブをゼロから作成6m
課題: オンプレミス クラスタの利用と調整6m
Google Cloud Storage でストレージをクラスタ外に移動する4m
ラボの概要2m
1개의 읽기 자료
モジュールのリソース10m
1개 연습문제
モジュールの復習30m
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3

완료하는 데 3시간 필요

BigQuery ML で訪問者の購入を予測する

완료하는 데 3시간 필요
13개 동영상 (총 74분), 2 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
13개의 동영상
デモ: 20 億行の Github コードを 30 秒未満でクエリする11m
BigQuery: 高速な SQL エンジン4m
デモ: SQL による自転車シェアデータの探索11m
データ品質4m
BigQuery マネージド ストレージ5m
地理データから得られる分析情報2m
デモ: BigQuery GIS による落雷の分析7m
構造化データ用の ML モデルタイプの選択4m
顧客のライフタイム バリューの予測5m
BigQuery ML: SQL でモデルを作成する3m
ML モデルのライフサイクルの段階2m
BigQuery ML: 主な機能のチュートリアル5m
2개의 읽기 자료
ラボの概要10m
モジュールのリソース10m
1개 연습문제
モジュールの復習30m
4

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완료하는 데 2시간 필요

Cloud Pub/Sub と Cloud Dataflow を使用してストリーミング データ パイプラインを作成する

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 31분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
Cloud Pub/Sub によるメッセージ指向アーキテクチャ6m
Apache Beam によるストリーミング パイプラインの設計3m
Cloud Dataflow へのストリーミング パイプラインの実装3m
データポータルによる分析情報の可視化3m
データポータルによるグラフの作成2m
デモ: データポータルのチュートリアル7m
ラボの概要1m
1개의 읽기 자료
モジュールのリソース10m
1개 연습문제
モジュールの復習30m

검토

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