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OH HyeShin

メンバー加入日: 2022

ブロンズリーグ

400 ポイント
Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 のバッジ Analyzing and Visualizing Data in Looker - 日本語版 Earned 7月 14, 2022 EDT
Baseline: Data, ML, AI のバッジ Baseline: Data, ML, AI Earned 6月 19, 2022 EDT
Intro to ML: Language Processing のバッジ Intro to ML: Language Processing Earned 6月 19, 2022 EDT
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 のバッジ Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals - 日本語版 Earned 6月 17, 2022 EDT
Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版 のバッジ Applying Machine Learning to Your Data with Google Cloud - 日本語版 Earned 5月 25, 2022 EDT
Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版 のバッジ Achieving Advanced Insights with BigQuery - 日本語版 Earned 4月 1, 2022 EDT
Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 のバッジ Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights - 日本語版 Earned 3月 23, 2022 EDT
Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 のバッジ Exploring and Preparing Your Data with BigQuery - 日本語版 Earned 3月 21, 2022 EDT

このコースでは、これまで主に SQL のデベロッパーやアナリストが行っていたようなデータの探索や分析を Looker で実施する方法について学びます。このコースを修了すると、Looker の最新の分析プラットフォームを活用して、組織の Looker インスタンスで関連するコンテンツの検索と探索、データに関する問い合わせ、必要に応じた新しい指標の作成、データドリブンな意思決定を促進するための可視化やダッシュボードの構築と共有が可能になります。

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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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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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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 ML のプロダクトやサービスを紹介します。また、Google Cloud で Vertex AI を使用してビッグデータ パイプラインと ML モデルを作成する際のプロセス、課題、メリットについて説明します。

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このコースでは、ML について定義し、ビジネスで ML をどのように活用できるのかを学習します。機械学習を使用したデモをいくつか確認し、機械学習の主な用語（インスタンス、特徴、ラベルなど）について学習します。インタラクティブなラボでは、事前トレーニング済みの ML API の呼び出しを実行するほか、BigQuery ML で SQL のみを使用して独自の ML モデルを構築します。

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このコースシリーズの 3 番目のコースは、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」です。ここでは、高度な関数と、複雑なクエリを管理可能なステップに分割する方法を学びながら、SQL に関する知識を深めます。 BigQuery の内部アーキテクチャ（列ベースのシャーディング ストレージ）についてや、ARRAY と STRUCT を使用した、ネストされたフィールドと繰り返しフィールドなどの高度な SQL トピックについて説明します。最後に、クエリのパフォーマンスを最適化する方法と、承認済みビューを使用してデータを保護する方法について説明します。 このコースを修了したら、「Applying Machine Learning to Your Data with Google」コースに登録してください。

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これは「Data to Insights」コースシリーズの 2 つ目のコースです。ここでは、新しい外部データセットを BigQuery に取り込み、Looker Studio で可視化する方法について説明します。また、複数テーブルの JOIN と UNION など、中級者向けの SQL のコンセプトについても説明します。JOIN や UNION を使用すると、複数のデータソースのデータを分析できます。 注: すでに SQL に関する知識をお持ちの方も、BigQuery に固有の要素（クエリ キャッシュやテーブル ワイルドカードの処理など）について学ぶことができます。 このコースを修了したら、「Achieving Advanced Insights with BigQuery」コースに登録してください。

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このコースでは、データ アナリストが共通して直面する課題と、その課題を Google Cloud のビッグデータ ツールを使用して解決する方法を取り上げます。その過程で SQL を学習しながら、BigQuery と Dataprep を使用してデータセットを分析し、変換する方法について理解を深めます。 これは「From Data to Insights with Google Cloud」シリーズの最初のコースです。このコースを修了したら、「Creating New BigQuery Datasets and Visualizing Insights」コースを受講してください。

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