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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版 Certificat Professionnel

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Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate 日本語版 Certificat Professionnel

データ エンジニアリングでのキャリア前進

Google Cloud Training

Instructeur : Google Cloud Training

1 840 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

En savoir plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.5

(80 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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4.5

(80 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Infrastructure
  • Catégorie : Serverless Computing
  • Catégorie : Data Warehousing
  • Catégorie : Data Management
  • Catégorie : Data Architecture
  • Catégorie : Data Migration
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Governance
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Google Cloud Platform
  • Catégorie : Unstructured Data
  • Catégorie : Real Time Data
  • Catégorie : Data Pipelines
  • Catégorie : Dataflow

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Data Lakes
  • Catégorie : Apache Kafka
  • Catégorie : Apache Airflow
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Tensorflow

Détails à connaître

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Certification dans le secteur de l’industrie
Enseigné en Japonais

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  • Préparez-vous à un examen de certification du secteur

Certificat professionnel - série de 5 cours

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

COURS 110 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Security
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Operational Databases
Catégorie : Cloud Computing Architecture
Catégorie : Data Management
Catégorie : Advanced Analytics
Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

COURS 29 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Dataflow
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Apache Hadoop
Catégorie : Cloud Storage
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Apache Airflow
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Serverless Computing
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Lakes
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

COURS 37 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

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

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

COURS 46 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Cloud API
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
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

COURS 513 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Disaster Recovery
Catégorie : Data Storage Technologies
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Google Cloud Platform
Catégorie : Scalability
Catégorie : Analytics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Architecture
Catégorie : Database Development
Catégorie : Security Controls
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Data Infrastructure
Catégorie : Systems Design
Catégorie : Cloud Engineering

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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.’
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Étudiant(e) depuis 2021
’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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