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Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版 专项课程
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Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版 专项课程

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。

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深入学习学科知识
4.5

(163 条评论)

中级 等级
需要一些相关经验
4 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 Google Cloud 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

您将学到什么

  • 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。

您将获得的技能

类别:Google Cloud Platform
类别:Data Warehousing
类别:Cloud Storage
类别:Data Lakes
类别:Data Pipelines
类别:Big Data
类别:Data Architecture
类别:SQL
类别:Cloud Engineering
类别:Scalability
类别:Data Infrastructure

您将学到什么

  • 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

您将获得的技能

类别:Dataflow
类别:Data Pipelines
类别:Apache Spark
类别:Data Processing
类别:Google Cloud Platform
类别:Apache Hadoop
类别:Extract, Transform, Load
类别:Data Transformation
类别:Big Data

您将学到什么

  • 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。

您将获得的技能

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

您将学到什么

  • 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。

您将获得的技能

类别:Google Cloud Platform
类别:Machine Learning
类别:Unstructured Data
类别:Jupyter
类别:Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
类别:Data Pipelines
类别:Natural Language Processing
类别:MLOps (Machine Learning Operations)
类别:Analytics
类别:Big Data
类别:Tensorflow

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自 2018开始学习的学生
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