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

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。

Taught in Japanese

Included with Coursera Plus

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Specialization - 5 course series

What you'll learn

  • Google Cloud におけるデータから AI へのライフサイクル、およびビッグデータと ML の主なプロダクトについて理解する

  • Dataflow と Pub/Sub を使ったストリーミング パイプラインを設計する

  • BigQuery で大規模なビッグデータ分析を行う

  • Google Cloud で ML ソリューションを構築するさまざまな方法について理解する

What you'll learn

  • 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。

Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版

Course 317 hours4.4 (29 ratings)

What you'll learn

  • データ読み込みのさまざまな方法の確認: EL、ELT、ETL について、また何をどのタイミングで使用するか

  • Dataproc での Hadoop の実行、Cloud Storage の活用、Dataproc ジョブの最適化

  • Dataflow を使用したデータ処理パイプラインの構築

  • Data Fusion と Cloud Composer を使用したデータ パイプラインの管理

What you'll learn

  • リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを理解する。

  • Pub/Sub の非同期のメッセージング サービスを使用して、データイベントを管理する。

  • ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を実行する。

  • リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する

What you'll learn

  • リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを理解する。

  • Pub/Sub の非同期のメッセージング サービスを使用して、データイベントを管理する。ストリーミング パイプラインを記述して、必要に応じて変換を実行する。

  • ストリーミング パイプラインの両側(生成と利用)について理解する。

  • リアルタイムのストリーミングおよび分析で、Dataflow、BigQuery、Pub/Sub を相互運用する。

Skills you'll gain

Category: Tensorflow
Category: Bigquery
Category: Google Cloud Platform
Category: Cloud Computing

Instructor

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Offered by

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