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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 日本語版

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Introduction to Data Engineering on Google Cloud - 日本語版

Instructeur : Google Cloud Training

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8 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Aucune connaissance prérequise

9 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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9 heures à compléter

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Ce que vous apprendrez

データエンジニアの役割を理解する。
データエンジニアリングのタスクと、Google Cloud で使用される主要なコンポーネントを特定する。
Google Cloud でさまざまなパターンのデータパイプラインを作成、デプロイする方法を理解する。
Google Cloud でのさまざまな自動化手法を特定し、活用する。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Management
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Storage
Catégorie : Data Migration
Catégorie : Metadata Management
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Automation
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Sharing
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Data Import/Export

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Cloud Storage

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Évaluations

6 devoirs

Enseigné en Japonais

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Il y a 8 modules dans ce cours

このコースでは、Google Cloud におけるデータエンジニアリング、データエンジニアの役割と責任、それらが Google Cloud の各サービスにどのように対応しているかについて学びます。また、データエンジニアリングの課題に対処する方法も学習します。

このセクションでは、「Introduction to Data Engineering on Google Cloud」コースの前置きとして、コースの構成と目標の概要を説明します。

Inclus

1 vidéo

このモジュールでは、データエンジニアの役割について概説します。具体的には、データソースとシンク、データ形式、Google Cloud でのストレージオプション、メタデータ管理、組織内外でのデータ共有のための Analytics Hub の使用など、主要なコンセプトを取り上げます。

Inclus

9 vidéos1 devoir1 élément d'application

9 vidéosTotal 17 minutes

モジュールの概要1 minute
データエンジニアの役割1 minute
データソースとデータシンクの違い2 minutes
データ形式1 minute
Google Cloud のストレージソリューションオプション5 minutes
Google Cloud のメタデータ管理オプション1 minute
Analytics Hub を使用したデータセットの共有1 minute
ラボの概要: BigQuery へのデータの読み込み0 minutes
Coursera: Google Cloud Platform と Qwiklabs を使って開始する5 minutes

1 devoirTotal 15 minutes

理解度チェック15 minutes

1 élément d'applicationTotal 90 minutes

ラボ: BigQuery へのデータの読み込み90 minutes

このモジュールでは、Google Cloud におけるデータのレプリケーションと移行の概要について説明します。具体的には、基本的なアーキテクチャ、gcloud コマンドラインツール、Storage Transfer Service、Transfer Appliance、Datastream について、それぞれの機能とユースケースとともに取り上げます。

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

6 vidéosTotal 7 minutes

モジュールの概要0 minutes
レプリケーションと移行のアーキテクチャ2 minutes
gcloud コマンドラインツール0 minutes
データセットの移動1 minute
Datastream4 minutes
ラボの概要: Datastream: PostgreSQL から BigQuery へのレプリケーション0 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

理解度チェック10 minutes

1 élément d'applicationTotal 45 minutes

ラボ: Datastream: PostgreSQL から BigQuery へのレプリケーション45 minutes

このモジュールでは、Google Cloud でのデータの抽出プロセスと読み込みプロセス、特に BigQuery を使用したプロセスに焦点を当てます。具体的には、抽出と読み込みの基本的なアーキテクチャ、bq コマンドラインツール、BigQuery Data Transfer Service、抽出と読み込みの従来のパターンの代替としての BigLake を取り上げます。

Inclus

6 vidéos1 devoir1 élément d'application

6 vidéosTotal 8 minutes

モジュールの概要0 minutes
抽出と読み込みのアーキテクチャ2 minutes
bq コマンドラインツール1 minute
BigQuery Data Transfer Service1 minute
BigLake5 minutes
ラボの概要: BigLake: Qwik Start0 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

理解度チェック10 minutes

1 élément d'applicationTotal 45 minutes

ラボ: BigLake: Qwik Start45 minutes

このモジュールでは、Google Cloud での ELT（抽出、読み込み、変換）プロセスの概要について説明します。具体的には、基本的な ELT アーキテクチャ、一般的な ELT パイプラインの例、SQL のスクリプト作成とスケジュール設定を行う BigQuery の機能、Dataform の機能とユースケースを取り上げます。

Inclus

5 vidéos1 devoir1 élément d'application

5 vidéosTotal 10 minutes

モジュールの概要0 minutes
抽出、読み込み、変換（ELT）アーキテクチャ1 minute
BigQuery を使用した SQL スクリプト作成とスケジュール設定3 minutes
Dataform6 minutes
ラボの概要: Dataform で SQL ワークフローを作成して実行する0 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

理解度チェック10 minutes

1 élément d'applicationTotal 60 minutes

ラボ: Dataform で SQL ワークフローを作成して実行する60 minutes

このモジュールでは、Google Cloud での ETL（抽出、変換、読み込み）プロセスの概要を説明します。具体的には、基本的な ETL アーキテクチャ、GUI ツール、バッチおよびストリーミングデータ処理オプション（Dataproc、Dataproc Serverless）、データパイプラインにおける Bigtable の役割を取り上げます。

Inclus

8 vidéos1 devoir2 éléments d'application

8 vidéosTotal 13 minutes

モジュールの概要1 minute
抽出、変換、読み込み（ETL）アーキテクチャ1 minute
ETL データパイプラインに使用される Google Cloud GUI ツール2 minutes
Dataproc を使用したバッチデータ処理5 minutes
ラボの概要: Dataproc Serverless for Spark を使用して BigQuery を読み込む0 minutes
ストリーミングデータ処理オプション3 minutes
Bigtable とデータパイプライン1 minute
ラボの概要: Dataflow を使用してリアルタイムダッシュボード用のストリーミングデータパイプラインを作成する0 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

理解度チェック10 minutes

2 éléments d'applicationTotal 105 minutes

ラボ: Dataproc Serverless for Spark を使用して BigQuery を読み込む45 minutes
ラボ: Dataflow を使用してリアルタイムダッシュボード用のストリーミングデータパイプラインを作成する60 minutes

このモジュールでは、Google Cloud のパイプラインに使用できる自動化のパターンとオプションに焦点を当てます。具体的には、Cloud Scheduler、Workflows、Cloud Composer、Cloud Run functions、Eventarc などのさまざまなツールやサービスについて、それらの機能と自動化におけるユースケースとともに取り上げます。

Inclus

7 vidéos1 devoir1 élément d'application

7 vidéosTotal 6 minutes

モジュールの概要0 minutes
パイプラインに使用できる自動化のパターンとオプション1 minute
Cloud Scheduler と Workflows1 minute
Cloud Composer1 minute
Cloud Run functions1 minute
Eventarc1 minute
ラボの概要: Cloud Run functions を使用して BigQuery を読み込む0 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

理解度チェック10 minutes

1 élément d'applicationTotal 45 minutes

ラボ: Cloud Run functions を使用して BigQuery を読み込む45 minutes

この最後のセクションでは、このコースで学習した内容を振り返り、クラウドの学習を継続するための次のステップについて説明します。

Inclus

1 vidéo1 lecture

Instructeur

Google Cloud Training

Google Cloud

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Offert par

Google Cloud

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Felipe M.

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Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.