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Scientific Data Processing

Advanced ステップ: 6 6時間 クレジット: 30

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。

Infrastructure Data Business Transformation Machine Learning

前提条件:

このクエストは、Dataproc、Dataflow、Cloud ML Engine などの GCP データ処理および機械学習サービスを実際に使用した経験があることを前提としています。受講する前に「基礎:データ、ML、AI」クエストのハンズオンラボを完了してバッジを獲得しておくことをおすすめします。

Quest Outline

ハンズオンラボ

SQL for BigQuery と Cloud SQL の概要

このラボでは、基本的な SQL 句について学び、BigQuery と Cloud SQL で実際に構造化クエリを実行します。

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ハンズオンラボ

レンタル VM での地震データの処理

このラボでは、仮想マシンを起動してセキュリティを構成し、リモートでアクセスします。さらに、取り込み、変換、公開のデータ処理パイプラインの手順を手動で実行します。これは科学データを処理する一連のラボの一部です。

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ハンズオンラボ

BigQuery の気象データ

このラボでは、BigQuery を使用して気象観測の履歴を分析し、気象データを他のデータセットと組み合わせて使用します。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。

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ハンズオンラボ

Cloud Dataproc での分散画像処理

このラボでは、Cloud Dataproc で Apache Spark を使用して、コンピューティング負荷の高い画像処理タスクをクラスタのマシンに分散する方法について学びます。

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ハンズオンラボ

AI プラットフォームと BigQuery による出生率データの分析

このラボでは、Google BigQuery と AI プラットフォームを使用して、1 億 3,700 万行もある大規模な出生率データセットを分析します。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。

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ハンズオンラボ

AIプラットホームでの TensorFlow による赤ちゃんの体重予測

このラボでは、赤ちゃんの体重を予測するために必要な機械学習モデルをトレーニング、評価、デプロイしてから、モデルにリクエストを送信してオンラインで予測を行います。このラボは、科学データを処理するラボシリーズの一部です。

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