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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: Big Data
  • Kategorie: Dashboard Creation
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Store
  • 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.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

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 Warehousing
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Cloud Security
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Advanced Analytics
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Storage Technologies

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

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

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: Machine Learning
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

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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.

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