はじめに
Google Cloud Skills BoostとはGoogle Cloud Platform (GCP)が提供するハンズオンオンライン講座です。6月2日から「みんなで学ぼう Google Cloud 〜 オンライン体験プログラム 〜」というイベントが開催され、これに参加すると無料で1ヶ月GCPを触る事ができ、GC Skills Boostの講義も受講できる様なので参加してみました。そして受講したのがこちらの3つ。ひとつひとつ紹介します。修了証明書。
・Create and Manage Cloud Resources
・Predict Soccer Match Outcomes with BigQuery ML
・Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
Create and Manage Cloud Resources
以下の説明文にもある様にGCPの機能を一通り体験できる講座です。インスタンスを作成し、サーバーやCPUなどのスペックを設定し仮想マシンをデプロイの手順を確認できます。要はイントロダクションコースです。まず初めに手を付けるならここからですね。受講ページはこちら。
【概要】
推定学習時間：5時間
Google Cloud の基本的なツールやサービスに関する実践演習を行います。クラウドの予備知識がほとんどなくても、 あらゆる Google Cloud プロジェクトに応用できる実際的な経験を積めるます。Cloud Shell コマンドの記述、初めての仮想マシンのデプロイ、Kubernetes Engine 上でのアプリケーション実行と負荷分散など、Google Cloud の主な機能を紹介します - GCP(一部省略)
Predict Soccer Match Outcomes with BigQuery ML
BigQueryとGCP標準装備の機械学習ライブラリを使いサッカーの試合の結果を予測しました。GCPに格納されているのサッカーデータ（CSVとJSON）をマッシュアップして、シュートが打たれた座標やゴールとの距離や角度、その日のグランドのコンディションのデータから、そのシュートが決まる確率などを算出しました。使ったモデルはロジスティック回帰でした。BigQueryは触った事がなかったのでなかなか面白かったです。シュートデータだけではなく、パスやフリーキック、ファウルのデータも盛りだくさんだったので、スポーツデータ好きな方はぜひ触ってみてください。受講ページはこちら。
【概要】
推定学習時間：5時間
CSV ファイルや JSON ファイルをインポートして BigQuery でサッカー データセットを作成する方法、BigQuery ML を使用してサッカー イベントのデータに対して予想ゴール モデルをトレーニングする方法、ワールドカップのゴールの印象を評価する方法など、BigQuery を使用したスポーツ データサイエンスの基礎について実践的な経験を積むことができます。- GCP(一部省略)
Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud
上記のPredict Soccer Match Outcomes with BigQuery MLラボで行ったBigQueryのデータ処理と、Apache Spark や Python を使いデータ加工を自動化するJobの作成から始まり、音声ファイルや動画ファイルといった非構造化データにも手を出す講座です。非構造家データは専門ではないので少し戸惑いながらも修了。NLP、画像処理APIを使いファイル転送すると分析結果が帰ってくる仕様でした。実装方法はよく分かったのですが、分析手法やモデルについての説明は少なかった（なかった？）気がしました。あくまでGCPの使用方を学ぶ講座なのでしょう。受講ページはこちら。
【概要】
推定学習時間：7時間
BigQuery、Cloud Speech API、AI Platform などの最初のステップを学び、ビッグデータ、機械学習、AIの活用術を学事ができます。- GCP
おわりに
「みんなで学ぼう Google Cloud 〜 オンライン体験プログラム 〜」で無料でGCPが触れてラッキー！今後この様なイベントがたくさんありますように！！