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Select a Google Cloud Database for Your Applications
- 基礎スキルレベル
- 4.7+
- 29件のレビュー
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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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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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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This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
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This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
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This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
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This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
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Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems 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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This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
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Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
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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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It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
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Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
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It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
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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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The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
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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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Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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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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With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
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Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
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Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
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Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
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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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Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
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In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
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Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
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This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
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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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This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
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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5分のコーディングチャレンジで、外出先でも学習を進められます。