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Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation
- 中級スキルレベル
- 4.9+
- 20件のレビュー
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
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専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。
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This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
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Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
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The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
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This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
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Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.
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Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
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n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
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Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
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Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
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Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
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In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
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This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
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Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
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In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
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Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
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Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
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Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
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Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
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Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
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Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
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Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
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データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。
PythonやRなどのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理を理解する必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法は数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。
数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストにはPython、R、SQLなどの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識も必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。
ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスが必要です。
はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscaleのデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。
ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの経験が必要です。
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語としてよく選ばれています。
事前のコーディング経験や数学的知識のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するのに、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。
データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。
モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。