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Data Engineering on Google Cloud（中級）

中級 AI / ML 4日間 440,000円(税込) オンライン

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。

アゼスト様での国内初開催以来、最新へアップデートし続け、多くの企業様にご好評いただいているコース

Google Cloud を活用したアプリケーション・サービスの設計開発を行っています。 データ解析プラットフォームやディープラーニング基盤の整備を通じて、インテリジェント ・アシスタント機能(Chat Bot/音声認識/画像認識)などの新サービスを推進。

コース概要

対象者

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

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

プログラム

Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with Google Cloud

  • モジュール 1.1: データ エンジニアリングの概要
  • モジュール 1.2: データレイクの構築
  • モジュール 1.3: データ ウェアハウスの構築

Building Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • モジュール 2.1: バッチデータ パイプラインの構築の概要
  • モジュール 2.2: Dataproc での Spark の実行
  • モジュール 2.3: Dataflow を使用したサーバーレスのデータ処理
  • モジュール 2.4: Cloud Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータパイプラインの管理

Building Resilient Streaming Analytics Systems on Google Cloud

  • モジュール 3.1: ストリーミング データの処理の概要
  • モジュール 3.2: Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング
  • モジュール 3.3: Dataflow のストリーミング機能
  • モジュール 3.4: 高スループットの BigQuery と Bigtable のストリーミング機能
  • モジュール 3.5: 高度な BigQuery の機能とパフォーマンス

Smart Analytics, Machine Learning and AI on Google Cloud

  • モジュール4.1: 分析と AI
  • モジュール4.2: 非構造化データ用の事前構築済み ML モデル API
  • モジュール4.3: Notebooks を使用したビッグデータ分析
  • モジュール4.4: Kubeflow を使用した本番環境の ML パイプライン
  • モジュール4.5: BigQuery ML で SQL を使用したカスタムモデルの構築
  • モジュール4.6: AutoMLを使用したカスタムモデルの構築

 

カテゴリ

AI / ML

レベル

中級

受講料

440,000円(税込)

受講日数

4日間

開催地

オンライン
※Google Meetで資料を画面共有いたします。
※質問はSlidoを使用し、いつでも投稿可能です。
※講演中に音声が聞こえないなど問題が発生している場合や、質疑以外の講師とのコミュニケーションとして、Google Meetの画面内にあるチャットをお使いください。

ポイント

おすすめポイント

データ処理システムの設計から機械学習の実装まで、Google Cloudを活用したデータエンジニアリングの全容を体系的に学べます。
構造化・非構造化・ストリーミングといった多様なデータ形式への対応方法を、講義とハンズオンラボを通じて実践的に習得できます。
データパイプラインの構築や分析基盤のモダナイゼーションなど、現場で直面する課題解決に直結するスキルを集中して習得できる4日間のプログラムです。

身につくスキル

エンドツーエンドのデータパイプラインを自律的に構築・運用できるようになります。
DataprocやDataflowを用いたバッチ・ストリーミング処理の設計に加え、Pub/Subを活用した高スループットな分析システムの構築スキルが身につきます。
さらに、BigQuery MLやAutoML、Kubeflowなどを駆使して、抽出したデータから機械学習モデルを作成し、ビジネスに役立つ分析が可能になります。

受講に必要なもの

必須環境

  • PC

※最新版のGoogle Chromeをインストールしてお持ちください。

推奨環境

  • マルチディスプレイ環境

※例：ノートPC＋外部モニター
※演習画面と講義画面を同時に表示できるため、よりスムーズに受講いただけます。

  • 音声機器

※ヘッドセットまたはマイク付きイヤホンのご利用を推奨します。
※PC内蔵のスピーカーやマイクでもご参加可能ですが、音声品質の向上やハウリング防止のため、原則マイクオフのご協力いただけますと幸いです。

取得対象の認定資格

受講の流れ

Webからお申し込み

スケジュール・お申込みページから希望コースを選択し、フォームを記入して内容をご確認の上、送信ボタンを押してください。

受講費用のお支払い

銀行振込にて所定の受講費用をお振り込みいただきます。

受講受付確認

お振込が確認できましたら、弊社より受講受付の確認メールをご送付します。

トレーニング受講

トレーニングはオンラインにて受講いただきます。オンサイトでのご希望の方はご相談ください。

※認定試験はトレーニングとは別で開催しています。認定試験の詳細は、Google 公式ウェブサイトにて、ご確認ください。

オンライン受講の注意点

ご参加の注意点

  • 録音・録画はご遠慮お願い致します。
  • 視聴場所にご配慮願います。
  • 視聴中は原則マイクオフをお願い致します。

オンライン参加のご提供内容

  • Google Meetで資料を画面共有いたします。
  • 質問はSlidoを使用し、いつでも投稿可能です。
  • 講演中に音声が聞こえないなど問題が発生している場合や、質疑以外の講師とのコミュニケーションとして、Google Meetの画面内にあるチャットをお使いください。

推奨環境

  • 必要に応じて、会議室等のご手配をお願いいたします。
  • 投影用にPCまたはモニターご用意ください。
  • ヘッドホンを利用しない場合は、スピーカーに接続していただくとより快適に聴講していただけます。（PC のスピーカーでも参加は可能です）
  • マイクは原則オフにて参加お願い致します。（回線への負担軽減のため、カメラもオフをおすすめいたします）
  • シークレットウィンドウでのご参加をおすすめいたします。
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