小規模な企業が、どの顧客が広告に反応しやすいかを予測するMLモデルを導入したいと考えています。チームにMLエンジニアはいませんが、SQLで分析を行うデータ分析チームはいます。
SQLクエリを使って基本的なMLモデルを学習できるGCPのサービスはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
このチャプターでは Google Cloud Platform (GCP) を紹介し、ストレージ・データベース・コンピュートにおける幅広いサービスと独自の強みを取り上げます。GCPのアーキテクチャ、主要コンポーネント、サービス間の連携も解説します。さらに、クラウドデータストレージ、仮想マシン、コンテナのオーケストレーション、サーバーレスコンピューティングについて、GCPでの活用例に焦点を当てて説明します。
このチャプターは、GCPのデータ活用に焦点を当て、Cloud Spanner や BigQuery といったストレージ／分析ソリューションを中心に解説します。GCPのデータストレージとアナリティクスのビジネス上の利点、統合戦略を取り上げます。さらに、Kubernetes Engine などのコンピュートサービスや、AI と Machine Learning の適用について、Google Cloudの強みと実務での使い方を詳しく説明します。
現在の演習
このチャプターでは、Google Cloud Platform (GCP) を活用してビジネスをモダナイズする方法を扱います。レガシーインフラの課題、GCPへアップグレードする利点、クラウド構成の違いを解説します。アプリケーションのモダナイゼーションやクラウドネイティブアプリケーションの動機づけも取り上げます。さらに、クラウド移行の影響として、支出構造の変化、クラウドモデルにおける責任分担、最適なクラウド構成の選定について説明します。最後に、GCPがデジタル変革およびビジネス変革をどのように後押しするかをまとめます。
