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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。

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

4 698 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(163 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : PySpark
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Serverless Computing
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Extract, Transform, Load
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Dashboard
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Dataflow

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Enseigné en Japonais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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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 : Query Languages
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Scalability
Catégorie : Cloud Solutions
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Architecture

Ce que vous apprendrez

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Apache Airflow

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Real Time Data
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Big Data
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Scalability
Catégorie : SQL
Catégorie : Performance Tuning

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 : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Cloud API
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Tensorflow

Obtenez un certificat professionnel

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