About this Course

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Advanced Level

The Data Engineering on Google Cloud Platform specialization or equivalent learning and 6 months experience with cloud computing and data engineering

Approx. 7 hours to complete
Japanese

What you will learn

  • Review each section of the exam using highest-level concepts to identify what is already known and surface gap areas for study.

  • Practice case study analysis and solution proposal methods and thinking skills.

  • Learn information, tips, and general advice about how to prepare for the exam.

  • Integrate prior technical skills into practical skills for the job role. Help you become a Data Engineer.

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The Data Engineering on Google Cloud Platform specialization or equivalent learning and 6 months experience with cloud computing and data engineering

Approx. 7 hours to complete
Japanese

Offered by

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Google Cloud

Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

1 hour to complete

Preparing for the Professional Data Engineer Exam へようこそ

1 hour to complete
3 videos (Total 18 min), 4 readings, 1 quiz
3 videos
Professional Data Engineer 認定資格について7m
Google Cloud と Qwiklabs のスタートガイド4m
4 readings
最新の試験ガイドに関する情報10m
フィードバックを送信するには10m
試験のヒント 110m
試験のヒント 210m
1 practice exercise
モジュール 1 の評価
1 hour to complete

データ処理システムの設計

1 hour to complete
9 videos (Total 40 min), 2 readings
9 videos
柔軟なデータ表現の設計10m
データ パイプラインの設計6m
Cloud Dataflow のパイプライン2m
BigQuery ソリューションと Cloud Dataflow ソリューション3m
データ処理インフラストラクチャの設計1m
Cloud Pub/Sub ソリューション1m
模擬試験問題 12m
データ表現、パイプライン、処理インフラストラクチャ55s
2 readings
試験のヒント 310m
データ処理システムの設計10m
2 hours to complete

データ処理システムの構築と運用化

2 hours to complete
8 videos (Total 17 min), 3 readings, 2 quizzes
8 videos
Cloud Storage、Cloud SQL、Cloud Bigtable3m
パイプラインの構築と運用化2m
処理インフラストラクチャの構築と運用化1m
模擬試験問題 23m
パイプラインおよび処理インフラストラクチャの構築と運用化1m
ケーススタディ 13m
チャレンジラボ 120s
3 readings
データ処理システムの構築と運用化10m
ケーススタディ 110m
試験のヒント 410m
1 practice exercise
データ処理システムの設計と構築に関するテスト
2 hours to complete

機械学習モデルの運用化

2 hours to complete
18 videos (Total 44 min), 4 readings, 2 quizzes
18 videos
ML パイプラインのデプロイ2m
機械学習3m
ML と非構造化データ4m
トレーニングと検証2m
模擬試験問題 32m
機械学習と分析42s
ケーススタディ 23m
分析と最適化のためのビジネス プロセスのモデリング3m
特徴量エンジニアリングとパフォーマンス2m
スキーマとパフォーマンス2m
パイプラインとパフォーマンス2m
作業の分割1m
Bigtable のパフォーマンス4m
料金の見積もり44s
ビジネス要件と最適化1m
ケーススタディ 33m
チャレンジラボ 224s
4 readings
機械学習モデルの運用化10m
ケーススタディ 210m
ケーススタディ 310m
試験のヒント 510m
1 practice exercise
機械学習モデルの運用化に関するテスト
1 hour to complete

ソリューションの品質を確保するための信頼性、ポリシー、セキュリティ

1 hour to complete
6 videos (Total 16 min), 2 readings, 1 quiz
6 videos
模擬試験問題 41m
データの可視化ツールとレポート作成ツール1m
セキュリティとコンプライアンスを考慮した設計4m
模擬試験問題 51m
安全なデータ インフラストラクチャと法令遵守2m
2 readings
ソリューションの品質保証10m
試験のヒント 610m
1 practice exercise
信頼性、ポリシー、セキュリティに関する対策テスト
30 minutes to complete

リソースと次のステップ

30 minutes to complete
3 videos (Total 6 min), 2 readings, 3 quizzes
3 videos
模擬試験問題14s
リソース3m
2 readings
採点式の模擬試験問題と採点式ではない模擬試験問題の説明10m
試験のヒント 710m
3 practice exercises
採点式ではない模擬試験問題2m
採点式の模擬試験問題2m
コースのまとめテスト: 試験対策

About the Data Engineering with Google Cloud 日本語版 Professional Certificate

Data Engineering with Google Cloud 日本語版

Frequently Asked Questions

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