March 2025
Intermediate to advanced
462 pages
7h 19m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
Google Cloud Platform（GCP）を使用して構築する場合、高度な統計およびマシンラーニングメソッドを現実の問題に適用することがいかに簡単であるかを学ぼう。このハンズオンガイドでは、データエンジニアやデータサイエンティストがGCP上のクラウドネイティブツールを使用してエンドツーエンドのデータパイプラインを実装する方法を紹介する。
この改訂第2版では、さまざまなデータサイエンスのアプローチを採用して、サンプルのビジネス上の意思決定を実践する。GCP上の自分のプロジェクトでデータパイプラインを構築しながら進め、データサイエンスの問題をより協調的で革新的な方法で解決する方法を学んでいく。
以下を習得できる。
- Google Cloud上で高度にスケーラブルなデータおよびMLパイプラインを構築するためのベストプラクティスを採用する
- Cloud Run を使用してデータの取り込みを自動化およびスケジュールする
- Data Studioでダッシュボードを作成し、データを入力する
- Pub/Sub、Dataflow、BigQuery を使用してリアルタイム分析パイプラインをビルドする
- BigQuery を使用してインタラクティブなデータ探索を行う
- Cloud Dataproc上のSparkでベイズモデルを作成する
- BigQuery ML を使用して時系列予測と異常検出を行う
- Dataflow を使用して時間ウィンドウ内で集計する
- Vertex AIで説明可能なマシンラーニングモデルをトレーニングする
- Vertex AI PipelinesでMLを運用する