このコースについて
4.4
5件の評価

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 週間の学習、6~8 時間/週...

日本語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

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中級レベル

約7時間で修了

推奨:1 週間の学習、6~8 時間/週...

日本語

字幕:フランス語, ポルトガル語(ブラジル), ドイツ語, 英語, スペイン語, 日本語...

シラバス - 本コースの学習内容

1
1時間で修了

モジュール 1: ストリーミング分析パイプラインのアーキテクチャ

...
5件のビデオ (合計39分), 1 reading, 1 quiz
5件のビデオ
チャレンジ #1: 容量可変なデータはスケーラブルに取り込み可能で、フォールト トレラントである必要がある4 分
チャレンジ #2: レイテンシが予想される5 分
チャレンジ #3: 即時分析が必要である6 分
いくつかのストリーミング シナリオについてディスカッションする8 分
1件の学習用教材
ラボ ワークシート10 分
1の練習問題
モジュール 1 の理解度チェック4 分
2時間で修了

モジュール 2: 可変ボリュームの取り込み

...
4件のビデオ (合計34分), 2 quizzes
4件のビデオ
仕組み: トピックとサブスクリプション14 分
ラボの概要34
ラボのデモと復習8 分
1の練習問題
モジュール 2 の理解度チェック8 分
2時間で修了

モジュール 3: ストリーミング パイプラインの実装

...
6件のビデオ (合計70分), 2 quizzes
6件のビデオ
ストリーム処理における課題14 分
ライブ トラフィック データのためのストリーム処理パイプラインの構築11 分
遅延データの処理: 透かし、トリガー、累積14 分
ラボの概要35
ラボのデモと復習15 分
1の練習問題
モジュール 3 の理解度チェック2 分
1時間で修了

モジュール 4: ストリーミング分析とダッシュボード

...
3件のビデオ (合計20分), 2 quizzes
3件のビデオ
ラボの概要45
ラボのデモと復習5 分
1の練習問題
モジュール 4 の理解度チェック4 分
2時間で修了

モジュール 5: スループットとレイテンシの要件の扱い

...
8件のビデオ (合計63分), 2 quizzes
8件のビデオ
Bigtable: 大規模かつ高速、自動スケーリングの NoSQL4 分
Bigtable への取り込み4 分
Bigtable を考慮した設計23 分
Bigtable へのストリーミング1 分
ラボのデモと復習4 分
パフォーマンスに関する考慮事項6 分
Data Engineering on GCP 専門分野認定の概要8 分
1の練習問題
モジュール 5 の理解度チェック6 分

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 日本語版の専門講座について

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 on Google Cloud Platform 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。

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。