この 5 週間のオンライン速習専門講座は、Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。
Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版
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Spécialisation Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版
Data Engineering on Google Cloud Platform 専門講座. データ エンジニアリングのキャリアをスタートして、ビッグデータと機械学習でビジネス価値を生み出す力をつけましょう。
Instructeur : Google Cloud Training
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1 mois à raison de 10 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Japonais
24 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud
Spécialisation - série de 4 cours
Ce que vous apprendrez
データ パイプラインを構成する 2 つの主要コンポーネントである、データレイクとデータ ウェアハウスの違いを理解する。
各ストレージ タイプのユースケースを確認し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションについて、技術的な詳細を学習する。
データ エンジニアの役割と、効果的なデータパイプラインが事業運営にもたらすメリットについて理解する。
クラウド環境でデータ エンジニアリングを行うべき理由を確認する。
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : SQL
Catégorie : Scalability
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Cloud Engineering
Ce que vous apprendrez
データ読み込みのさまざまな方法の確認: EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するか。
Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化。
Dataflow を使用したデータ処理パイプラインの構築。
Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Big Data
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Cloud Storage
Ce que vous apprendrez
リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを解釈する。
Pub/Sub 非同期メッセージング サービスを使用してデータイベントを管理する。
ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を行う。
リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Performance Tuning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Scalability
Catégorie : Big Data
Ce que vous apprendrez
ML、AI、ディープラーニングの違いを理解する。
非構造化データに対する ML API の使用について考察する。
Notebooks から BigQuery コマンドを実行する。
BigQuery で SQL 構文を使って ML モデルを作成する。
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Tensorflow
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
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