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Spezialisierung „Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版“

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Spezialisierung „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。

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aus 82 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • 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: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Cloud Engineering
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Unstructured Data

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

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Unterrichtet in Japanisch
Kürzlich aktualisiert!

April 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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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 Lakes
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Security
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data Management
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Analytics
Kategorie: Cloud Engineering
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Data Storage Technologies
Kategorie: Advanced Analytics

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 Transformation
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Scalability

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 Storage
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Big Data
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Query Languages

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: Model Training
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Jupyter
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Big Data

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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.

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Häufig gestellte Fragen