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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.

Google Cloud Training

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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 Architecture
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Data Management
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Unstructured Data
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Data Processing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Data Lakes

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April 2026

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Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Google Cloud でデータレイクとデータ ウェアハウスを構築する

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 1, 10 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 Lakes
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Management
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Analytics
Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築

Google Cloud でのバッチデータ パイプラインの構築

KURS 2, 10 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 Validation
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Warehousing
Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する

Google Cloud でストリーミング データ パイプラインを構築する

KURS 3, 8 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: Real Time Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Analytics
Kategorie: Software Design Patterns
Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版

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

KURS 4, 7 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: Model Training
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Preparing for the Google Cloud Professional Data Engineer Exam 日本語版

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

KURS 5, 13 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: Data Processing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Database Development
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Security Controls
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Model Training
Kategorie: Analytics

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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.“

Häufig gestellte Fragen

Weitere Fragen

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

¹Basierend auf den Antworten der „Coursera Learner Outcomes Survey“, USA, 2021.