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Abid Eya

メンバー加入日: 2020

シルバーリーグ

8000 ポイント
Scientific Data Processing のバッジ Scientific Data Processing Earned 10月 10, 2021 EDT
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 10月 3, 2021 EDT
DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts のバッジ DEPRECATED BigQuery Basics for Data Analysts Earned 10月 3, 2021 EDT
[DEPRECATED] Data Engineering のバッジ [DEPRECATED] Data Engineering Earned 9月 22, 2021 EDT
Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML のバッジ Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML Earned 9月 22, 2021 EDT
DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI のバッジ DEPRECATED Explore Machine Learning Models with Explainable AI Earned 9月 10, 2021 EDT
Integrate with Machine Learning APIs のバッジ Integrate with Machine Learning APIs Earned 9月 7, 2021 EDT
DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning のバッジ DEPRECATED Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 9月 6, 2021 EDT
Create ML Models with BigQuery ML のバッジ Create ML Models with BigQuery ML Earned 9月 6, 2021 EDT
Baseline: Infrastructure のバッジ Baseline: Infrastructure Earned 11月 10, 2020 EST
機械学習API のバッジ 機械学習API Earned 10月 13, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud のバッジ Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 10月 12, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning のバッジ BigQuery for Machine Learning Earned 10月 12, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing のバッジ Intro to ML: Language Processing Earned 10月 11, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI のバッジ Baseline: Data, ML, AI Earned 10月 10, 2020 EDT
Google Cloud Essentials のバッジ Google Cloud Essentials Earned 10月 9, 2020 EDT

ビッグデータ、機械学習、科学的データ。完璧な組み合わせといえます。このクエストは上級レベルであり、実際の科学的データセットを使用するユースケースに BigQuery、Dataproc、Tensorflow などの GCP サービスを当てはめ、実践的な演習を行います。「科学的データ処理」では、地震データの分析や衛星画像の集約といったタスクを実践し、ビッグデータと機械学習に関するスキルの強化を図ります。これにより、多岐にわたる科学的分野でさまざまな問題に取り組むことができるようになります。

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「Derive Insights from BigQuery Data」の入門スキルバッジを獲得すると、 SQL クエリの作成、一般公開テーブルに対するクエリの実行、BigQuery へのサンプルデータの読み込み、BigQuery でのクエリ バリデータを使用した一般的な構文エラーのトラブルシューティング、 BigQuery データへの接続による Looker Studio でのレポート作成といったスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの 習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を 証明するものです。このスキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了して スキルバッジを獲得し、ネットワークで共有しましょう。

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Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

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This advanced-level quest is unique amongst the other catalog offerings. The labs have been curated to give IT professionals hands-on practice with topics and services that appear in the Google Cloud Certified Professional Data Engineer Certification. From Big Query, to Dataprep, to Cloud Composer, this quest is composed of specific labs that will put your Google Cloud data engineering knowledge to the test. Be aware that while practice with these labs will increase your skills and abilities, you will need other preparation, too. The exam is quite challenging and external studying, experience, and/or background in cloud data engineering is recommended. Looking for a hands on challenge lab to demonstrate your skills and validate your knowledge? On completing this quest, enroll in and finish the additional challenge lab at the end of the Engineer Data in the Google Cloud to receive an exclusive Google Cloud digital badge.

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Engineer Data for Predictive Modeling with BigQuery ML スキルバッジを獲得できる中級コースを修了すると、 Dataprep by Trifacta を使用した BigQuery へのデータ変換パイプラインの構築、Cloud Storage、Dataflow、 BigQuery を使用した抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローの構築、BigQuery ML を使用した ML モデルの構築、 Cloud Composer を使用した複数ロケーション間でのデータのコピーに関するスキルを実証できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。 スキルバッジ コースと最終評価チャレンジラボを完了し、デジタルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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Earn a skill badge by completing the Explore Machine Learning Models with Explainable AI quest, where you will learn how to do the following using Explainable AI: build and deploy a model to an AI platform for serving (prediction), use the What-If Tool with an image recognition model, identify bias in mortgage data using the What-If Tool, and compare models using the What-If Tool to identify potential bias. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge quest and the final assessment challenge lab to receive a skill badge that you can share with your network.

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機械学習はもっとも急速に成長している技術分野の一つであり、Google Cloud はその発展に貢 献してきました。Google Cloud には数多くの API が用意されており、あらゆる機械学習ジョブ に対応することができます。この上級レベルのクエストでは、「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」などのラボを受講して、Machine Learning API を実際に操作します。このクエスト（最後のチャレンジラボも含む）を修了すると、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得できます。チャレンジラボでは詳細な手順の説明はありません。最小限のガイダンスに基づいてソリューションを構築することが求められ、Google Cloud テクノロジーのスキルが試されます。このクエストを修了したら、 Integrate with Machine Learning APIs クエストの最後にある追加のチャレンジラボを受講して、Google Cloud の限定デジタルバッジを取得しましょう。

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In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

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「Create ML Models with BigQuery ML」コースの中級スキルバッジを獲得できるアクティビティを修了すると、 BigQuery ML を使用して ML モデルを作成および評価し、データを予測するスキルを証明できます。 スキルバッジは、Google Cloud のプロダクトとサービスの習熟度を示す Google Cloud 発行の限定デジタルバッジで、 インタラクティブなハンズオン環境での知識の応用力を証明するものです。このスキル バッジ コースと最終評価チャレンジラボを修了し、スキルバッジを獲得して ネットワークで共有しましょう。

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Google Cloud Essentials よりレベルの高いハンズオンラボでの実践を求めている初心者のクラウド デベロッパーであるなら、このクエストをおすすめします。 Cloud Storage や、Stackdriver および Cloud Functions などの主要なアプリケーション サービスに関連するラボを通して、実践的な経験を積むことが可能です。 このクエストでは、すべての Google Cloud イニシアチブに応用できる有益なスキルを身に付けられます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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機械学習はもっとも迅速に成長しているテクノロジーの分野です。Google Cloud Platformは、その成長に一役かっています。APIのホストを使うことにより、GCPにはツールがあります。この上級レベルのクエストでは、「Implementing an AI Chatbot with Dialogflow」や「Detect Labels, Faces, and Landmarks in Images with the Cloud Vision API」と同様に機械学習APIについてハンズオンで演習ができます。

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TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

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機械学習を学んで実践し、SQL だけを使用して、数時間ではなく数分でモデルをビルドしたいとお考えの場合、BigQuery の新機能である BigQuery ML を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、優れたモデルを作成する方法を学習します。

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皆さんもよくご存じのとおり、機械学習は最も急速に開発、利用が進んでいる技術の 1 つで、Google Cloud Platform はその促進に大きく貢献してきました。GCP では多数の API を活用して、ほぼすべての機械学習ジョブに対応するツールを提供しています。この入門クエストでは、ラボを使って言語処理に適用される機械学習に関する実践演習を行います。これによりテキストからのエンティティの抽出、感情分析と構文分析、音声文字変換のための Speech to Text API の使用方法を学ぶことができます。

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ビッグデータ、機械学習、AIはコンピューター業界ではホットな話題です。しかし、これらの分野は専門的で、入門レベルでも難しいことがあります。Google Cloud は使いやすく、Qwiklabs のクエストでは入門レベルをカバーしているため、Big Query、Cloud Speech API、AI Platform などの最初のステップを開始することができます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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この入門レベルのクエストでは、Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。「Google Cloud Essentials」は Qwiklabs で特に人気のあるクエストですが、それはクラウドの予備知識がほとんどなくても、あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるからです。 「Google Cloud Essentials」では、Cloud Shell コマンドの記述、初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーション実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

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