参加 ログイン

Ha Duy

メンバー加入日: 2020

ブロンズリーグ

3700 ポイント
Applied Data: Blockchain のバッジ Applied Data: Blockchain Earned 8月 29, 2020 EDT
Security on AWS のバッジ Security on AWS Earned 8月 29, 2020 EDT
Scientific Data Processing のバッジ Scientific Data Processing Earned 8月 29, 2020 EDT
Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning のバッジ Google Cloud Solutions II: Data and Machine Learning Earned 8月 28, 2020 EDT
Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud のバッジ Intermediate ML: TensorFlow on Google Cloud Earned 8月 28, 2020 EDT
Intro to ML: Image Processing のバッジ Intro to ML: Image Processing Earned 8月 26, 2020 EDT
BigQuery for Machine Learning のバッジ BigQuery for Machine Learning Earned 8月 26, 2020 EDT
DEPRECATED BigQuery for Data Analysis のバッジ DEPRECATED BigQuery for Data Analysis Earned 8月 25, 2020 EDT
BigQuery for Data Warehousing のバッジ BigQuery for Data Warehousing Earned 8月 24, 2020 EDT
Intro to ML: Language Processing のバッジ Intro to ML: Language Processing Earned 8月 24, 2020 EDT
BigQuery Basics for Data Analysts のバッジ BigQuery Basics for Data Analysts Earned 8月 24, 2020 EDT
[DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant のバッジ [DEPRECATED] Build Interactive Apps with Google Assistant Earned 8月 23, 2020 EDT
Derive Insights from BigQuery Data のバッジ Derive Insights from BigQuery Data Earned 8月 21, 2020 EDT
Prepare Data for ML APIs on Google Cloud のバッジ Prepare Data for ML APIs on Google Cloud Earned 8月 19, 2020 EDT
Google Developer Essentials のバッジ Google Developer Essentials Earned 8月 18, 2020 EDT
Baseline: Data, ML, AI のバッジ Baseline: Data, ML, AI Earned 8月 17, 2020 EDT

Blockchain and related technologies, such as distributed ledger and distributed apps, are becoming new value drivers and solution priorities in many industries. In this Quest you will gain hands-on experience with distributed ledger and the exploration of blockchain datasets in Google Cloud. This Quest brings the research and solution work of Google's Allen Day into self-paced labs for you to run and learn directly. Since this Quest utilizes advanced SQL in BigQuery, a SQL-in-BigQuery refresher lab is at the start. The final lab is an advanced challenge-style lab in which there are elements where you are not provided the answer but must solve it for yourself.

詳細

This quest is designed to teach you how to apply AWS Identity and Access Management, in concert with several other AWS Services, to address real-world application and service security management scenarios.

詳細

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。

詳細

In this advanced-level quest, you will learn how to harness serious Google Cloud computing power to run big data and machine learning jobs. The hands-on labs will give you use cases, and you will be tasked with implementing big data and machine learning practices utilized by Google’s very own Solutions Architecture team. From running Big Query analytics on tens of thousands of basketball games, to training TensorFlow image classifiers, you will quickly see why Google Cloud is the go-to platform for running big data and machine learning jobs.

詳細

TensorFlow is an open source software library for high performance numerical computation that's great for writing models that can train and run on platforms ranging from your laptop to a fleet of servers in the Cloud to an edge device. This quest takes you beyond the basics of using predefined models and teaches you how to build, train and deploy your own on Google Cloud.

詳細

大規模な計算処理能力を活用してパターンを認識し、画像を解釈することは、自動運転から顔認識まで、さまざまな用途における AI の基盤技術です。Google Cloud Platform は、API を呼び出すだけで利用できるシステムを通じて、ワールドクラスの速度と精度を提供しています。GCP にはさまざまな API があるため、機械学習に関するほぼすべてのタスクに対応することができます。この入門クエストでは、画像処理に用いられる機械学習の実践的な演習を行います。ラボを活用して、画像にラベルを付けたり、顔やランドマークを検出したり、画像内のテキストを抽出、分析、翻訳したりすることができます。

詳細

機械学習を学んで実践し、SQL だけを使用して、数時間ではなく数分でモデルをビルドしたいとお考えの場合、BigQuery の新機能である BigQuery ML を使用すれば、最小限のコーディングで機械学習モデルの作成、トレーニング、評価、予測が可能になります。この一連のラボでは、さまざまなモデルタイプを試して、優れたモデルを作成する方法を学習します。

詳細

Want to learn the core SQL and visualization skills of a Data Analyst? Interested in how to write queries that scale to petabyte-size datasets? Take the BigQuery for Analyst Quest and learn how to query, ingest, optimize, visualize, and even build machine learning models in SQL inside of BigQuery.

詳細

データ ウェアハウスの構築または最適化を検討している場合は、BigQuery を使ったデータの抽出、変換、Google Cloud への読み込みに関するおすすめの方法を学びます。この一連のインタラクティブなラボでは、各種の大規模な BigQuery 一般公開データセットを使って独自のデータ ウェアハウスを作成、最適化します。BigQuery は、Google が低料金で提供する NoOps のフルマネージド分析データベースです。インフラストラクチャを所有して管理したり、データベース管理者を配置したりすることなく、テラバイト単位の大規模なデータでクエリを実行できます。また、SQL が採用されており、従量課金制モデルでご利用いただけます。このような特徴を活かし、お客様は有用な情報を得るためのデータ分析に専念できます。

詳細

皆さんもよくご存じのとおり、機械学習は最も急速に開発、利用が進んでいる技術の 1 つで、Google Cloud Platform はその促進に大きく貢献してきました。GCP では多数の API を活用して、ほぼすべての機械学習ジョブに対応するツールを提供しています。この入門クエストでは、ラボを使って言語処理に適用される機械学習に関する実践演習を行います。これによりテキストからのエンティティの抽出、感情分析と構文分析、音声文字変換のための Speech to Text API の使用方法を学ぶことができます。

詳細

Want to scale your data analysis efforts without managing database hardware? Learn the best practices for querying and getting insights from your data warehouse with this interactive series of BigQuery labs. BigQuery is Google's fully managed, NoOps, low cost analytics database. With BigQuery you can query terabytes and terabytes of data without having any infrastructure to manage or needing a database administrator. BigQuery uses SQL and can take advantage of the pay-as-you-go model. BigQuery allows you to focus on analyzing data to find meaningful insights.

詳細

Earn a skill badge by completing the Build Interactive Apps with Google Assistant quest, where you will learn how to build Google Assistant applications, including how to: create an Actions project, integrate Dialogflow with an Actions project, test your application with Actions simulator, build an Assistant application with flash cards template, integrate customer MP3 files with your Assistant application, add Cloud Translation API to your Assistant application, and use APIs and integrate them into your applications. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete the skill badge quest, and final assessment challenge lab, to receive a digital badge that you can share with your network.

詳細

Complete the introductory Derive Insights from BigQuery Data skill badge to demonstrate skills in the following: write SQL queries, query public tables, load sample data into BigQuery, troubleshoot common syntax errors with the query validator in BigQuery, and create reports in Looker Studio by connecting to BigQuery data. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

詳細

Complete the introductory Prepare Data for ML APIs on Google Cloud skill badge to demonstrate skills in the following: cleaning data with Dataprep by Trifacta, running data pipelines in Dataflow, creating clusters and running Apache Spark jobs in Dataproc, and calling ML APIs including the Cloud Natural Language API, Google Cloud Speech-to-Text API, and Video Intelligence API. A skill badge is an exclusive digital badge issued by Google Cloud in recognition of your proficiency with Google Cloud products and services and tests your ability to apply your knowledge in an interactive hands-on environment. Complete this skill badge course, and the final assessment challenge lab, to receive a skill badge that you can share with your network.

詳細

この入門レベルのクエストでは、アプリケーション デベロッパーが、Google Cloud エコシステムを使用して安全、スケーラブル、インテリジェントなクラウド ネイティブ アプリケーションを構築する方法を学習できます。インフラストラクチャの設定を行わずにアプリケーションの開発とスケーリングを行う方法、データ分析を実施してデータから分析情報を得る方法、トレーニング済み ML API で開発を行って機械学習のイベントを活用する方法(機械学習のエキスパートでない場合)について学習します。また、さまざまな Google サービスと API をシームレスに統合して、インテリジェントなアプリを作成します。

詳細

ビッグデータ、機械学習、AIはコンピューター業界ではホットな話題です。しかし、これらの分野は専門的で、入門レベルでも難しいことがあります。Google Cloud は使いやすく、Qwiklabs のクエストでは入門レベルをカバーしているため、Big Query、Cloud Speech API、AI Platform などの最初のステップを開始することができます。主なコンセプトは 1 分間のビデオで説明されています。

詳細