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概要

チャレンジラボでは、シナリオと一連のタスクが提供されます。各ステップの説明に沿って進める形式ではなく、クエスト内のラボで習得したスキルを駆使して、ご自身でタスクを完了していただきます。タスクが適切に完了したかどうかは、このページに表示される自動スコアリング システムで確認できます。

チャレンジラボは、Google Cloud の新しいコンセプトについて学習するためのものではありません。デフォルト値を変更する、エラー メッセージを読み調査を行ってミスを修正するなど、習得したスキルを応用する能力が求められます。

100% のスコアを達成するには、制限時間内に全タスクを完了する必要があります。

このラボは、「Create ML Models with BigQuery ML」スキルバッジに登録している受講者を対象としています。準備が整ったらチャレンジを開始しましょう。

設定

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

• ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。

チャレンジ シナリオ

あなたは Jooli Inc. のデータ サイエンス部門にジュニア メンバーとして新しく配属されました。所属するチームは、数多くの ML イニシアチブに取り組む複数のプロジェクトを担当しています。あなたは、実際のデータセットに基づく分析情報の提供に役立つデータセットと ML モデルの開発と評価を補助することを期待されています。

これらのタスクのスキルや知識があるという前提のため、手順ガイドは提供されません。

このラボの以下のタスクでは、BigQuery と ML に関する知識を確認します。

タスク 1

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

タスク 2

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

タスク 3

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

タスク 4

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。

お疲れさまでした

BigQuery ML を使って ML モデルを作成することができました。

次のスキルバッジを獲得する

このセルフペース ラボは、「Create ML Models with BigQuery ML」スキルバッジの一部です。このスキルバッジを完了すると成果が認められて、上のようなバッジが贈られます。獲得したバッジを履歴書やソーシャル プラットフォームに記載し、#GoogleCloudBadge を使用して成果を公表しましょう。

このスキルバッジは、Google Cloud のデータ アナリスト向け学習プログラムの一部です。学習プログラムの他のスキルバッジを獲得済みの場合は、他の登録可能なスキルバッジをカタログで検索してみてください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2024 年 3 月 27 日

ラボの最終テスト日: 2024 年 1 月 23 日

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