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Scientific Data Processing

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Scientific Data Processing

6時間 Advanced universal_currency_alt 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。

このコースのすべてのアクティビティを完了してバッジを獲得しましょう。クエスト、ゲーム、コースを完了して Qwiklabs のバッジを収集しましょう。バッジをすべて集めてスキルをアピールしましょう。

  • ラボ

    Introduction to SQL for BigQuery and Cloud SQL

    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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • info
    Quest Info
    Prerequisites
    This Quest requires hands-on experience with GCP data processing and machine learning services like Dataproc, Dataflow, and Cloud ML Engine. It is recommended that the student have at least earned a Badge by completing the hands-on labs in the Baseline: Data, ML, and AI Quest before beginning.