このコースについて

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柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約13時間で修了
日本語
字幕:日本語, 英語
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

6分で修了

はじめに

6分で修了
2件のビデオ (合計6分)
2件のビデオ
Google Cloud Platform と Qwiklabs の使用方法4 分
1時間で修了

バッチデータ パイプラインの概要

1時間で修了
5件のビデオ (合計18分)
5件のビデオ
品質に関する考慮事項1 分
BigQuery でオペレーションを実行する方法3 分
制限事項3 分
ETL によるデータ品質問題への対処4 分
1の練習問題
EL、ELT、ETL30 分
2時間で修了

Cloud Dataproc での Spark の実行

2時間で修了
9件のビデオ (合計49分)
9件のビデオ
Cloud Dataproc での Hadoop の実行10 分
HDFS の代わりに GCS を使用する6 分
Dataproc の最適化5 分
Dataproc ストレージの最適化9 分
Dataproc のテンプレートと自動スケーリングの最適化4 分
Dataproc のモニタリングの最適化3 分
ラボの概要: Cloud Dataproc で Apache Spark ジョブを実行する27
まとめ31
1の練習問題
Cloud Dataproc での Spark の実行4 分
2

2

3時間で修了

Cloud Data Fusion と Cloud Composer によるデータ パイプライン管理

3時間で修了
11件のビデオ (合計45分)
11件のビデオ
概要7 分
Data Fusion のコンポーネント2 分
パイプラインの構築6 分
Wrangler を使用したデータの調査1 分
ラボ: Cloud Data Fusion でパイプライン グラフを構築し実行する17
Cloud Composer を使用した GCP サービス間での処理のオーケストレーション1 分
Apache Airflow 環境1 分
DAG と演算子12 分
ワークフローのスケジュール設定6 分
モニタリングとロギング4 分
ラボ: Cloud Composer の概要12
1の練習問題
Cloud Data Fusion と Cloud Composer30 分
7時間で修了

Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理

7時間で修了
12件のビデオ (合計40分)
12件のビデオ
Dataflow が評価される理由3 分
Cloud Dataflow パイプライン構築のコード例3 分
パイプラインの設計に関する主な考慮事項2 分
PTransforms によるデータの変換3 分
ラボ: シンプルな Dataflow パイプラインを構築する17
GroupByKey と Combine を使用した集約7 分
ラボ: Cloud Dataflow での MapReduce 18
副入力とデータのウィンドウ4 分
ラボ: パイプラインへの副入力を作成する11
パイプライン テンプレートの作成と再利用3 分
Cloud Dataflow SQL パイプライン3 分
1の練習問題
Cloud Dataflow によるデータ処理30 分
4分で修了

まとめ

4分で修了
1件のビデオ (合計4分)
1件のビデオ

Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版専門講座について

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

よくある質問

  • はい、最初のビデオをプレビューしてシラバスを表示してから登録できます。プレビューに含まれないコンテンツにアクセスするには、コースを購入する必要があります。

  • セッションの開始日前にコースに登録すると、そのコースに関するすべての講座のビデオと学習用教材にアクセスできます。課題は、セッションの開始後に提出できるようになります。

  • 登録してセッションを開始すると、すべてのビデオや、学習用教材項目やコースのディスカッションフォーラムなど他のリソースにアクセスできます。演習の評価を表示して提出したり、成績とコース修了証の取得に必要なテストを完了することができます。

  • コースを無事完了すると、コースの電子修了証が成果のページに追加されます。そこからコースの修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。

  • このコースは現在、利用できる期間内において、支払い済み受講生または学資援助を受けた受講生のみが利用できるCoursera(コーセラ)提供のコースです。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。