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Coursera でHow Google does Machine Learning の講義を修了した Certificate はこちら 7 割が、機械学習プロジェクトの始め方、実際のハマりどころなどが Google 内の実例などに基づいて語られていて面白かった。 特に、 Secret Sourse ML Sutprise の部分が、アンチパターンや成功方法などが語られていて実際に実務で機械学習をやっている自分としてはわかる~~~~と共感がすごくできて面白かった。初めて機械学習プロジェクトを担当する PM の方にも良い教材なのではと思いました。 残りの 3 割は、qwiklab を使って、Notebook を立ち上げたり、Google BQ 叩いたり、Pandas, Google Cloud Vison API など各 ML 系の API を触るといった感じで、初心者過ぎて自分にはレベル感が少しあいませんでしたが、これも非エンジニアの方が機械学習ってこんな感じかと学ぶきっかけにはすごく良さそうです。 最初の 7 割の部分は、改めてデータ利活用を前提にしたプロジェクトを牽引していく際にここで見つめ直す形になってよかったです。 最近、Cousera での講義を始める機会があり Andrew Ng 先生の機械学習コースぶりに Coursera をやっているが、勉強のペースメーカーが決められるのと講義内容の質も高いので自分にとってはすごく相性が良い。 技術書を読むときも同じペースで、実行できないかなと画策したい

表題のとおりですが、Getting Started with Google Kubernetes Engine という Coursera の講義を終了しました 業務で k8s を本格的に使い始め、ちゃんと理解したいな~と思いこのコースを取りました。 半年前に Kubernetes 完全ガイド impress top gear シリーズ をサラッと読んではいたのですが、やはり手を動かして学んでいないと実際に kubectl command など完全に忘れているし、スキルとして身についていない感半端なかったので、良い機会なので Hands-on が提供うされている Coursera を使って学んでみました。 個人的にこの講義がめちゃくちゃオススメなのが、 GKE の講義なので Google が提供する qwiklab が使えます。 一時的に GCP プロジェクトが作成され、そこでハンズオンができるのですがこれが実際に手を動かしながら学ぶという形式にすごく良いのと k8s の構築もすべてクラウドでできえるので変に環境構築でハマることなく快適に学習に集中できました。 もう、これがめちゃくちゃ快適でハンズオンとしてすごく快適に手を動かせなら、k8s の初歩的な概念や Command line などを学べました。 実際に手を動かしながら学ぶべきものだと思うので、このハンズオン形式の講義はありがたかったです! 後は学ぶにつれて、 k8s の凄さがわかってきたので理解して使いこなせるようになればスケールするシステムを個人でも作れそうなので、頑張っていきます。