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

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

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。

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Instructeur : Google Cloud Training

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(163 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Enseigné en Japonais
24 exercices pratiques

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Google Cloud

Spécialisation - série de 4 cours

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

Google Cloud Platform, Data Warehousing, Cloud Storage, Data Lakes, Scalability, Data Infrastructure, Data Architecture, Cloud Engineering, SQL, Big Data et Data Pipelines

Ce que vous apprendrez

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Data Pipelines, Dataflow, Apache Spark, Data Processing, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Google Cloud Platform, Apache Hadoop, Big Data et Cloud Storage

Ce que vous apprendrez

  • リアルタイムのストリーミング分析のユースケースを解釈する。

  • Pub/Sub 非同期メッセージング 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行う。

  • 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。

Compétences que vous acquerrez

Google Cloud Platform, Performance Tuning, Data Pipelines, Dataflow, Data Processing, Real Time Data, Big Data, SQL, Scalability et Analytics

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

Google Cloud Platform, Machine Learning, Jupyter, Unstructured Data, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Analytics, Tensorflow et Big Data

Obtenez un certificat professionnel

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