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データ エンジニアリング

Advanced 5 Steps 5時間 37クレジット

この上級レベルのクエストは他の Qwiklabs パッケージとは違い、Google Cloud Certified Professional Data Engineer 認定資格試験で出題されるトピックやサービスに関する実践演習を行うための、IT プロフェッショナル向けのラボを集めたものです。BigQuery から Dataproc、TensorFlow まで網羅する個別のラボで構成され、GCP データ エンジニアリングに関する知識が試されます。こうしたラボの演習はスキルや能力の向上に役立ちますが、その他にも認定資格試験の準備が必要になりますのでご注意ください。試験内容は非常に難易度が高いため、ラボ以外でもクラウド データ エンジニアリングについて学習し、経験や実績を積むことをおすすめします。

Data Machine Learning Business Transformation

Prerequisites:

このクエストでは、大型のデータセットに関連したGCPサービスの経験が必要です。このクエストの前に「Baseline: Data, ML, and AI」または「GCP Essentials」を完了されることをお勧めします。また、「Scientific Data Processing」 および「Machine Learning APIs」のラボも役立ちます。

Quest Outline

ハンズオンラボ

Cloud Dataprep でデータ変換パイプラインを作成する

Cloud Dataprep by Trifacta は、分析用に構造化データと非構造化データの視覚的な探索、クリーニング、準備を行うためのインテリジェント データ サービスです。このラボでは Cloud Dataprep UI について学習し、データ変換パイプラインを作成します。

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ハンズオンラボ

Cloud Dataflow でのビッグデータ テキスト処理パイプラインの実行

このラボでは、Cloud Dataflow SDK を含む Maven プロジェクトを Google Cloud Dataflow で作成し、Google Cloud Platform Console を使用して分散型の単語数カウント パイプラインを実行します。

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ハンズオンラボ

Google Cloud Platform での IoT 分析パイプラインの構築

このラボでは、Cloud IoT Core を使用してデバイスを接続および管理する方法、Cloud Pub/Sub を使用して情報のストリームを取り込む方法、Cloud Dataflow を使用して IoT データを処理する方法、BigQuery を使用して IoT データを分析する方法を学びます。簡単に IoT 分析パイプラインを構築する方法について紹介している短い動画ご覧ください。

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ハンズオンラボ

Kafka の IoT データの Google Cloud Pub/Sub へのストリーミング

このラボでは、ソースとシンクのメカニズムを使用して Google Cloud Pub/Sub と通信するために Confluent Kafka のインスタンスを作成します。

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ハンズオンラボ

Dataflow と BigQuery を使用した GCP での ETL 処理

このラボでは、複数のデータ パイプラインを構築し、一般公開されているデータセットから BigQuery にデータを取り込みます。

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ハンズオンラボ

BQML で分類モデルを使用して訪問者の購入を予測する

このラボでは、新たに使用できるようになった e コマース データセットを使用して一般的なクエリを実行し、企業が知りたい顧客の購買習慣に関する情報を取得します。

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ハンズオンラボ

BigQuery ML 予測モデルによるタクシー運賃の予測

このラボでは、BigQuery の一般公開データセットの中から、数百万件に及ぶニューヨーク市内のタクシー賃走データを使って、運賃を予測する ML モデルを BigQuery 内に作成し、モデルの予測性能を評価します。

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ハンズオンラボ

TensorFlow と Cloud ML Engine で住宅価格を予測する

このラボでは、TensorFlow と Cloud ML Engine を使用して総合的な機械学習ソリューションを構築し、クラウドを活用して分散型トレーニングとオンライン予測を行います。

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