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コース内容

コース概要

本コースは 4 日間のクラスルーム トレーニングであり、ハンズオンを通して Google Cloud Platform でのデータ処理システムの設計と構築を学習します。 講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。

学習目標

このコースでは、次のスキルについて学習します。

・Google Cloud Platform 上のデータ処理システムを設計し構築する
・バッチおよびストリーミングのデータを処理するために自動スケーリング データ パイプラインを Cloud Dataflow 上で実装する
・巨大なデータセットからのビジネス分析情報を Google BigQuery を使用して引き出す
・機械学習モデルを使用したトレーニング、評価、推論を TensorFlow と Cloud ML を使用して行う
・非構造化データを Cloud Dataproc 上で Spark と ML の API を使用して利用する
・ストリーミング データからの迅速な分析を実現する

対象者

このクラスは、デベロッパーとしての経験があり、次のようなビッグデータ変換の管理を担当する方を対象としています。

・データの抽出、読み込み、変換、クリーニング、検証を行う
・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
・機械学習モデルと統計モデルを作成して保守する
・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

前提知識

・「Google Cloud Fundamentals: Big Data ＆ Machine Learning」を修了しているか、同等の経験がある
・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
・機械学習と統計の一方または両方の基本知識がある

スクール環境

・オンライン配信（Googlemeet）

内容

●Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud
・モジュール 1: Google Cloud Dataproc の概要
・モジュール 2: Dataproc ジョブの実行
・モジュール 3: Dataproc の Google Cloud への統合
・モジュール 4: Google の機械学習 API を使った非構造化データの理解
●Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow
・モジュール 5: BigQuery を使ったサーバーレス データの分析
・モジュール 6: Dataflow を使ったサーバーレスの自動スケーリング データのパイプライン
●Serverless Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud
・モジュール 7: 機械学習の概要
・モジュール 8: Tensorflow を使った ML モデルの構築
・モジュール 9: CloudML を使った ML モデルのスケーリング
・モジュール 10: 機能エンジニアリング
●Building Resilient Streaming Systems on Google Cloud
・モジュール 11: ストリーミング分析パイプラインのアーキテクチャ
・モジュール 12: 変数ボリュームの取り込み
・モジュール 13: ストリーミング パイプラインの実装
・モジュール 14: ストリーミング分析とダッシュボード
・モジュール 15: Bigtable を使った高スループットと低レイテンシ

備考

※終了時刻は多少前後することがございますのでお時間に余裕を持ってご参加ください