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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。
Offered By
What you will learn
分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理
新しい機械学習モデルの構築の基礎
ストリーミングデータ パイプラインとダッシュボードの作成
Skills you will gain
About this 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 <<<
Applied Learning Project
この専門講座には、ハンズオンラボが含まれています。受講には Google アカウント（Gmail アカウントをご利用いただけます）が必要となります。また、Google Cloud Platform の無料トライアル アカウントを登録する必要があります。無料トライアルの期限は 12 か月間、または $300 分のクレジットを使い切るまでのいずれか早い方となります。そのため、専門講座は 4 週間以内に修了できる内容となっています。
こうしたハンズオン コンポーネントにより、講義動画で学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトには、Codelabs 内で使用、構成される Google BigQuery などのトピックが組み込まれています。モジュール全体で説明されている概念を使用して実際に体験できます。
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Flexible Schedule
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Intermediate Level
Some related experience required.
Approx. 4 months to complete
Suggested 4 hours/week
Japanese
Subtitles: Japanese, English
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Subtitles: Japanese, English
There are 5 Courses in this Specialization
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
118 ratings
この 2 週間の速習オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform（GCP）のビッグデータ機能と機械学習機能を紹介します。Google Cloud Platform の概要を簡単に説明した後、データ処理機能について詳しく説明します。
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
6 ratings
すべてのデータ パイプラインには、データレイクとデータ ウェアハウスという 2 つの主要コンポーネントがあります。このコースでは、それぞれのストレージのユースケースに焦点を当て、Google Cloud Platform で利用可能なデータレイクおよびデータ ウェアハウスのソリューションを技術的に詳しく説明します。 また、データ エンジニアの役割や、適切なデータ パイプラインが事業運営にもたらすメリットについて述べ、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説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform のデータレイクとデータ ウェアハウスを実際に使ってみることができます。
Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
5 ratings
データ パイプラインは通常、Extract-Load（抽出、読み込み）、Extract-Load-Transform（抽出、読み込み、変換）、Extract-Transform-Load（抽出、変換、読み込み）のいずれかの方式に分類されます。このコースでは、どの方式をどのような場合にバッチデータに対して使用すべきかを説明します。また、Google Cloud Platform 上のデータ変換技術（BigQuery など）、Cloud Dataproc での Spark の実行、Cloud Data Fusion でのパイプライン グラフ、Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理についても取り上げます。Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform でデータ パイプライン コンポーネントを実際に構築できます。
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版
* 注: このコースは、本専門講座の旧バージョンの内容を更新して新たに作成したものです。
Offered by
Google Cloud
We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.
Frequently Asked Questions
What is the refund policy?
Can I just enroll in a single course?
Is financial aid available?
Can I take the course for free?
Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?
Will I earn university credit for completing the Specialization?
コースの購読を終了するにはどうすればいいですか？
More questions? Visit the Learner Help Center.
