このコースについて
4.7
1,310件の評価
101件のレビュー

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

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7時間で修了

推奨:1 week of study, 6-8 hours/week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

BigqueryBigtableDataflowPublish–Subscribe Pattern

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柔軟性のある期限

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中級レベル

約7時間で修了

推奨:1 week of study, 6-8 hours/week...

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字幕:英語

シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

Module 1: Architecture of Streaming Analytics Pipelines

...
5件のビデオ (合計39分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
Challenge #1: Variable volumes require ability of ingest to scale and be fault-tolerant4 分
Challenge #2 : Latency is to be expected5 分
Challenge #3 : Need instant insights6 分
Discuss some streaming scenarios8 分
1件の学習用教材
Lab Worksheet10 分
1の練習問題
Module 1 Quiz4 分
2時間で修了

Module 2: Ingesting Variable Volumes

...
4件のビデオ (合計34分), 2 quizzes
4件のビデオ
How it works: Topics and Subscriptions14 分
Lab Overview34
Lab demo and review8 分
1の練習問題
Module 2 Quiz8 分
2時間で修了

Module 3: Implementing Streaming Pipelines

...
6件のビデオ (合計70分), 2 quizzes
6件のビデオ
Challenges in stream processing14 分
Build a stream processing pipeline for live traffic data11 分
Handle late data: watermarks, triggers, accumulation14 分
Lab overview35
Lab demo and review15 分
1の練習問題
Module 3 Quiz2 分
1時間で修了

Module 4: Streaming analytics and dashboards

...
3件のビデオ (合計20分), 2 quizzes
3件のビデオ
Lab overview45
Lab demo and review5 分
1の練習問題
Module 4 Quiz4 分
2時間で修了

Module 5: Handling Throughput and Latency Requirements

...
8件のビデオ (合計63分), 1 reading, 2 quizzes
8件のビデオ
Bigtable: big, fast, autoscaling NoSQL4 分
Ingesting into Bigtable4 分
Designing for Bigtable23 分
Streaming into Bigtable1 分
Lab demo and review4 分
Performance considerations6 分
Summary of Data Engineering on GCP Specialization8 分
1件の学習用教材
Cloud Bigtable Streaming10 分
1の練習問題
Module 5 Quiz6 分
4.7
101件のレビューChevron Right

38%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

37%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

15%

昇給や昇進につながった

人気のレビュー

by PGAug 25th 2018

This course was very helpful to understand how to built high throughput streaming work flows on google cloud. It described in detail how to model big table for efficient application.

by CCAug 19th 2017

Course gives nice overview of Bigtable, when to use it compared to bigquery. flowchart describing the when to use which product is really helpful. Thanks Lak for the course.

Google Cloudについて

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....

Data Engineering on Google Cloud Platformの専門講座について

This five-week, accelerated online specialization provides participants a hands-on introduction to designing and building data processing systems on Google Cloud Platform. Through a combination of presentations, demos, and hand-on labs, participants will learn how to design data processing systems, build end-to-end data pipelines, analyze data and carry out machine learning. The course covers structured, unstructured, and streaming data. This course teaches the following skills: • Design and build data processing systems on Google Cloud Platform • Leverage unstructured data using Spark and ML APIs on Cloud Dataproc • Process batch and streaming data by implementing autoscaling data pipelines on Cloud Dataflow • Derive business insights from extremely large datasets using Google BigQuery • Train, evaluate and predict using machine learning models using Tensorflow and Cloud ML • Enable instant insights from streaming data This class is intended for developers who are responsible for: • Extracting, Loading, Transforming, cleaning, and validating data • Designing pipelines and architectures for data processing • Creating and maintaining machine learning and statistical models • Querying datasets, visualizing query results and creating reports >>> By enrolling in this specialization you agree to the Qwiklabs Terms of Service as set out in the FAQ and located at: https://qwiklabs.com/terms_of_service <<<...
Data Engineering on Google Cloud Platform

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。

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。