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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版 (berufsbezogenes Zertifikat)

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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版 (berufsbezogenes Zertifikat)

データエンジニアリングでのキャリア前進

Dozent: Google Cloud Training

1.826 bereits angemeldet

Bei enthalten

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5-teilige Kursreihe

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

4.5

(80 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5-teilige Kursreihe

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4.5

(80 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

データエンジニアリング職務で成功するために必要なスキルを学ぶ
Professional DataEngineer 認定試験に向け準備をする
Google CloudPlatform が提供するインフラストラクチャとプラットフォームサービスについて学ぶ

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Cloud Solutions
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Migration
Kategorie: Apache Hadoop
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Database Development
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Lakes

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Branchenzertifizierung

Unterrichtet in Japanisch

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Google Cloud 認定資格を取得したユーザーのうち 87% が、クラウド関連のスキルについて一層自信がついたと感じています。このプログラムでは、キャリアアップに必要なスキルを身に付け、業界で一目置かれる Google Cloud Associate Cloud Engineer 認定資格の取得に向けたトレーニングを受けることができます。

Google Cloud 認定資格の取得までのステップ:

1. Coursera の Cloud Engineering with Google Cloud プロフェッショナル認定資格取得向けプログラムを修了する

2. Google Cloud Associate Cloud Engineer 認定試験に関するその他の推奨リソースを確認する

3. Associate Cloud Engineer の試験ガイドを確認する

4. Associate Cloud Engineer 認定試験の質問例に回答する

5. Google Cloud 認定資格取得のための登録を行う（リモートまたはテストセンターでの受験）

応用学習プロジェクト

このプロフェッショナル認定資格取得に向けたプログラムには、Qwiklabs プラットフォームを使用したハンズオンラボが組み込まれています。

こうしたハンズオンコンポーネントにより、学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトでは、Google Cloud Platform のプロダクトを Qwiklabs 内で使用できるようになっています。モジュール全体で説明されている概念を使用して、実践的な経験を積むことができます。

最新情報: 認定資格取得プログラムの修了チャレンジ（Coursera および Google Cloud による提供）

Praktisches Lernprojekt

このプロフェッショナル認定資格取得に向けたプログラムには、Qwiklabs プラットフォームを使用したさまざまなハンズオンラボが組み込まれています。

こうしたハンズオンコンポーネントにより、講義動画で学習したスキルを実際に使ってみることができます。この応用学習プロジェクトには、Qwiklabs 内で使用され、構成された Google Cloud Platform プロダクトなどのトピックが組み込まれています。モジュール全体において説明されている概念を使用して、実践的な経験を積むことができます。

Google Cloud でデータレイクとデータウェアハウスを構築する

KURS 110 Stunden

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: Query Languages

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Infrastructure

Kategorie: Scalability

Kategorie: Cloud Solutions

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Architecture

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

KURS 29 Stunden

Was Sie lernen werden

ビジネスユースケースにバッチデータパイプラインが適しているかどうかを判断する。
大量の取り込みと変換に対応するスケーラブルなバッチデータパイプラインを設計、構築する。
データパイプライン内でデータ品質管理を実装して、データの完全性を確保する。
バッチデータパイプラインワークフローをオーケストレート、管理、モニタリングし、ロギングツールとモニタリングツールを使用してエラー処理とオブザーバビリティを実装する。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Apache Spark

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Apache Hadoop

Kategorie: Data Transformation

Kategorie: Extract, Transform, Load

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Serverless Computing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Data Integration

Kategorie: Cloud Storage

Kategorie: Apache Airflow

Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版

KURS 37 Stunden

Was Sie lernen werden

Pub/Sub と Managed Service for Apache Kafka を使用してストリーミングデータを取り込み、管理する
Dataflow を使用してストリーミングデータパイプラインを構築、デプロイする
BigQuery と Bigtable を使用して、リアルタイム分析とアプリケーションサービスのためのストリーミングデータソリューションを実装する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Serverless Computing

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Real Time Data

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Big Data

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Scalability

Kategorie: SQL

Kategorie: Performance Tuning

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版

KURS 46 Stunden

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: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Kategorie: Cloud API

Kategorie: Model Deployment

Kategorie: Tensorflow

Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版

KURS 513 Stunden

Was Sie lernen werden

Professional Data Engineer 認定資格の位置付けを確認する
受験に関する情報、ヒント、アドバイスを提供する
認定資格試験の各セクションを確認しながら、最もハイレベルなコンセプトについて説明することで、学ぶ必要のあるスキルや分野を受験者に示す
受験者が最適な学習方法で試験対策を進めることができるようにする

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Storage Technologies

Kategorie: Google Cloud Platform

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Data Processing

Kategorie: Scalability

Kategorie: Cloud Security

Kategorie: Database Development

Kategorie: Data Visualization

Kategorie: Data Architecture

Kategorie: Data Modeling

Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

Kategorie: Data Pipelines

Kategorie: Data Analysis

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Dozent

Google Cloud Training

Google Cloud

2.019 Kurse3.767.827 Lernende

von

Google Cloud

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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Häufig gestellte Fragen

This Professional Certificate is designed to be completed in one and a half months at 5 hours per week.

To get the most out of this program, learners should have basic proficiency with a common query language such as SQL; experience developing applications using a common programming language such as Python; experience with data modeling, extract, transform, load activities ; and familiarity with machine learning and/or statistics.

We strongly recommend you take these courses in order, beginning with Big Data and Machine Learning Fundamentals. This is especially important when completing the Qwiklabs projects, as these hands-on labs build upon the work you complete in preceding courses.