About this Course

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Intermediate Level
Approx. 12 hours to complete
Japanese
Subtitles: Japanese, English
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Syllabus - What you will learn from this course

Week
1

Week 1

6 minutes to complete

はじめに

6 minutes to complete
2 videos (Total 6 min)
2 videos
Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法4m
1 hour to complete

ストリーミング データの処理の概要

1 hour to complete
1 video (Total 7 min)
1 practice exercise
ストリーミング データの処理の概要30m
2 hours to complete

Cloud Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング

2 hours to complete
6 videos (Total 31 min)
6 videos
Cloud Pub/Sub の push と pull5m
Pub/Sub コードによるパブリッシュ4m
まとめ1m
ラボの概要: ストリーミング データを Pub/Sub にパブリッシュする18s
ラボのソリューション: ストリーミング データを Pub/Sub にパブリッシュする10m
1 practice exercise
Cloud Pub/Sub を使用したサーバーレス メッセージング30m
2 hours to complete

Cloud Dataflow のストリーミング機能

2 hours to complete
4 videos (Total 41 min)
4 videos
Cloud Dataflow のウィンドウ処理10m
ラボの概要: ストリーミング データ パイプライン21s
ラボのソリューション: ストリーミング データ パイプライン25m
1 practice exercise
Cloud Dataflow のストリーミング機能30m
Week
2

Week 2

4 hours to complete

BigQuery と Bigtable の高スループットのストリーミング機能

4 hours to complete
7 videos (Total 57 min)
7 videos
ラボの概要: ストリーミング分析とダッシュボード9s
ラボのソリューション: ストリーミング分析とダッシュボード14m
Cloud Bigtable による高スループットのストリーミング16m
Cloud Bigtable パフォーマンスの最適化6m
ラボの概要: Bigtable へのストリーミング データ パイプライン16s
ラボのソリューション: Bigtable へのストリーミング データ パイプライン12m
2 practice exercises
ストリーミング分析とダッシュボード4m
Cloud Bigtable を使用した高スループット ストリーミング30m
3 hours to complete

BigQuery の高度な機能とパフォーマンス

3 hours to complete
7 videos (Total 48 min)
7 videos
デモ: GIS 関数と BigQuery を使用したマッピング16m
WITH 句と永続テーブルの比較2m
分析ウィンドウ関数14m
ラボの概要: BigQuery クエリを最適化してパフォーマンスを改善する22s
パフォーマンスに関する考慮事項2m
ラボの概要: BigQuery で日付パーティション分割テーブルを作成する14s
1 practice exercise
BigQuery の高度な機能とパフォーマンスに関する注意事項30m
1 minute to complete

まとめ

1 minute to complete
1 video (Total 1 min)
1 video

About the Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版 Specialization

この 5 週間のオンライン速習専門講座は、Google Cloud Platform でデータ処理システムを設計、構築する方法を学ぶための実践的な入門コースです。講義、デモ、ハンズオンラボを通して、データ処理システムの設計、エンドツーエンドのデータ パイプラインの構築、データの分析、機械学習の実施方法を学びます。このコースでは、構造化、非構造化、ストリーミングの各種データを扱います。 このコースでは、次のスキルについて学習します。 • Google Cloud Platform 上でデータ処理システムを設計し構築する • 非構造化データを Cloud Dataproc 上で Spark と ML の API を使って活用する • バッチおよびストリーミングのデータを処理するために自動スケーリング データ パイプラインを Cloud Dataflow 上で実装する • 巨大なデータセットからのビジネス分析情報を Google BigQuery を使用して引き出す • 機械学習モデルを使用したトレーニング、評価、予測を TensorFlow と Cloud ML を使用して行う • ストリーミング データからの迅速な分析を実現する このクラスは、デベロッパーとしての経験があり、次のようなビッグデータ変換の管理を担当する方を対象としています。 • データの抽出、読み込み、変換、クリーニング、検証を行う • データ処理用のパイプラインとアーキテクチャを設計する • 機械学習モデルと統計モデルを作成して保守する • データセットに対してクエリを実行し、クエリ結果を視覚化して、レポートを作成する >>>この専門分野に登録することにより、これはQwiklabsの利用規約に同意し、FAQに記載されています。https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

Frequently Asked Questions

  • Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

  • If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

  • 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.

  • If you complete the course successfully, your electronic Course Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Course Certificate or add it to your LinkedIn profile.

  • This course is one of a few offered on Coursera that are currently available only to learners who have paid or received financial aid, when available.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

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