「2024年版【GCP資格 PDE試験の勉強】: 大規模データセットに対する効果的な分析アプローチ」

2024年版【GCP資格の勉強 PDE編】

2024年版、GCP資格 PDE試験の「大規模データセットに対する効果的な分析アプローチ」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。

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GCP PDE問題文

「セキュリティ会社でデータ分析エンジニアとして勤務しており、Cloud StorageとCompute EngineにあるCassandraクラスタに保存されている大規模データセットを分析する任務を担っています。目的は、機械学習プロジェクトのためのラベル付きデータセットを作成し、データ可視化を行うことです。ただし、開発者のPCのスペックが低く、作業の進行が遅れています。この問題をどのように解決すれば良いでしょうか?」

難解な表現での再記述

(GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ)
「Cloud StorageとCompute Engine上のCassandraクラスタに格納された大容量データセットに対して分析を行う任務に直面しています。分析目的は、機械学習モデルのためのラベル付きデータセットの作成と可視化タスクの実施ですが、開発者のPCの限られたスペックにより作業効率が低下しています。この課題に対処するため、何を行うべきか?」

問題の解説

  • Vertex AIはGoogle Cloud上で提供される統合開発環境です。
  • これにはAIに関するライブラリがプリインストールされており、特別な環境構築なしに開発が行えます。
  • 大規模データセットに対する分析や機械学習モデルの開発において、PCのスペックに依存せず、クラウドベースでの対話型開発が可能です。

解決手順の説明

  • 大規模なデータセットに対する分析には、Vertex AIを活用します。
  • ユーザーは、クラウドベースのVertex AI環境で、ラベル付きデータセットの作成やデータ可視化タスクを効率的に実行できます。
  • このアプローチにより、PCのスペックに制限されることなく、開発速度を向上させることができます。

各用語の説明

  • Vertex AI: Google Cloudで提供される統合AI開発プラットフォーム。
  • Cassandra: 分散型NoSQLデータベース。
  • Cloud Storage: オブジェクトストレージサービス。

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