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。
このコースについて
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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8時間で修了
日本語
字幕：日本語, 英語
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提供：
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.
シラバス - 本コースの学習内容
7分で修了
はじめに
このモジュールでは、データ エンジニアリングの専門講座とコースの内容を紹介します。
7分で修了
2件のビデオ （合計7分）
2時間で修了
データ エンジニアリング
このモジュールでは、データ エンジニアの役割と、クラウドでデータ エンジニアリングを行うべき理由を説明します
2時間で修了
13件のビデオ （合計55分）
13件のビデオ
データ エンジニアリングの課題を分析する8 分
BigQuery の概要3 分
データレイクとデータ ウェアハウス5 分
デモ: BigQuery での連携クエリ6 分
トランザクション データベースとデータ ウェアハウスの比較4 分
他のデータチームと効果的に連携する6 分
データアクセスとデータ ガバナンスを管理する2 分
デモ: DLP API を使用してデータセット内の個人情報（PII）を検出する1 分
本番環境向けパイプラインを構築する2 分
GCP ユーザーの事例紹介3 分
まとめ1 分
ラボの概要: BigQuery を使用した分析17
1の練習問題
データ エンジニアリングの概要30 分
2時間で修了
データレイクの構築
このモジュールではデータレイクの概要のほか、Google Cloud Storage を GCP 上のデータレイクとして使用する方法について説明します
2時間で修了
10件のビデオ （合計58分）
10件のビデオ
データレイクの概要10 分
GCP のデータ ストレージと ETL のオプション4 分
Cloud Storage を使用したデータレイクの構築10 分
デモ: Google Cloud Storage のストレージ クラスと Cloud Functions を使用したコストの最適化7 分
Cloud Storage のセキュリティ機能5 分
あらゆる種類のデータの保存5 分
デモ: BigQuery で Parquet ファイルと ORC ファイルに対して連携クエリを実行する4 分
リレーショナル データのクラウドへの保存1 分
リレーショナル データレイクとしての Cloud SQL7 分
ラボ: タクシーデータを Cloud SQL に読み込む27
1の練習問題
データレイクの構築4 分
4時間で修了
データ ウェアハウスの構築
このモジュールでは、GCP のデータ ウェアハウスとして使用できる BigQuery について説明します
4時間で修了
17件のビデオ （合計93分）
17件のビデオ
BigQuery の概要1 分
デモ: テラバイト規模のデータを数秒でクエリする7 分
はじめに9 分
データの読み込み11 分
ラボの概要: BigQuery にデータを読み込む21
スキーマの確認24
デモ: スキーマの確認10 分
スキーマ設計3 分
ネストされたフィールドと繰り返しフィールド8 分
デモ: ネストされたフィールドと繰り返しフィールド15 分
ラボの概要: BigQuery で JSON データと配列データを操作する13
パーティショニングとクラスタ化による最適化5 分
デモ: パーティション分割テーブルの作成7 分
デモ: パーティショニングとクラスタ化6 分
プレビュー: バッチデータとストリーミング データの変換2 分
まとめ1 分
1の練習問題
データ ウェアハウスの構築4 分
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 <<<
よくある質問
登録前にコースをプレビューできますか？
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。
登録すると何を行うことができるようになりますか？
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。
コースの修了証はいつ取得できますか？
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。
このコースを視聴できないのはなぜですか？
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。
Is financial aid available?
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。
