このコースについて
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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9時間で修了

推奨:1 week of study, 5-7 hours/week...

英語

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...

習得するスキル

Google Cloud DataprocApplication Programming Interfaces (API)Machine Learning

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中級レベル

約9時間で修了

推奨:1 week of study, 5-7 hours/week...

英語

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
2時間で修了

Module 1: Introduction to Cloud Dataproc

...
16件のビデオ (合計52分), 2 quizzes
16件のビデオ
Introducing Cloud Dataproc1 分
Defining unstructured data?4 分
Deriving value from unstructured data7 分
Approaches to working with Big Data4 分
MapReduce and Hadoop origins5 分
On prem Hadoop has a lot of overhead1 分
Cloud Dataproc versus Hadoop alternatives2 分
Creating a Dataproc cluster4 分
Dataproc customization3 分
Dataproc and the CLI40
Lab 1: Overview11
Lab 1: Demo and Review7 分
Custom Machine Types3 分
Preemptible VMs3 分
Wrap up41
1の練習問題
Module 1 Quiz4 分
3時間で修了

Module 2: Running Dataproc jobs

...
13件のビデオ (合計51分), 2 readings, 3 quizzes
13件のビデオ
Methods for submitting jobs1 分
Lab 2 Overview1 分
Lab 2: Demo and Review11 分
Separation of Storage and Compute6 分
Evolution of data processing5 分
The importance of networking in data processing3 分
Separating storage and compute with Spark1 分
Submitting Spark jobs3 分
Overview of Spark concepts2 分
Lab Overview45
Lab 3: Demo and Review8 分
Module Wrap Up18
2件の学習用教材
Cloud Dataproc Storage Services10 分
Cloud Dataproc Automation Features10 分
1の練習問題
Module 2 Quiz2 分
3時間で修了

Module 3: Leveraging GCP

...
10件のビデオ (合計37分), 3 readings, 3 quizzes
10件のビデオ
BigQuery Support8 分
Lab 4: Overview31
Lab 4: Demo and Review4 分
Cluster customization4 分
Installing software on a Dataproc7 分
Lab 5: Overview17
Lab 5: Demo and Review8 分
Wrap up58
Review19
3件の学習用教材
Using Cloud Functions for Data Processing10 分
Cloud Dataproc to BigQuery Connectors10 分
Cloud Dataproc Workflow Animation10 分
1の練習問題
Module 3 Quiz2 分
1時間で修了

Module 4: Analyzing Unstructured Data

...
7件のビデオ (合計24分), 2 quizzes
7件のビデオ
A closer look at Machine Learning3 分
Examples of applied ML3 分
Natural Language Processing close-up2 分
Lab 6: Overview1 分
Lab 6: Demo and Review10 分
Wrap up16
1の練習問題
Module 4 Quiz2 分
4.5
384件のレビューChevron Right

40%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

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

Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform からの人気レビュー

by RWApr 23rd 2019

The course has introduced me to hadoop tools. I have learned how easy it is to setup a hadoop cluster using Dataproc. Will sure look for cases that have implemented hadoop and replicate on GCP.

by LYMar 1st 2019

This is very handy course compared with other cloud platform where a customized environment was provided without concerning setup it on my own. This is very thoughtful and I'm very appreciated.

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, Big Data, and Machine Learning on GCP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, Big Data, and Machine Learning on GCP

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。