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。
Spezialisierung für Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版
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Spezialisierung für 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。
Dozent: Google Cloud Training
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(163 Bewertungen)
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Japanisch
24 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
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。
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: SQL
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Scalability
Was Sie lernen werden
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
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Big Data
Was Sie lernen werden
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。
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Big Data
Kategorie: Analytics
Kategorie: Scalability
Kategorie: SQL
Was Sie lernen werden
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。
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Analytics
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Big Data
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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