このコースについて

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11時間で修了

推奨:1 週間の学習(5~7 時間)...

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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シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

モジュール 1: Cloud Dataproc の概要

16件のビデオ (合計52分), 2 quizzes
16件のビデオ
Cloud Dataproc に関する概要1 分
非構造化データとは4 分
非構造化データから値を抽出する7 分
ビッグデータを扱うアプローチ4 分
MapReduce と Hadoop のルーツ5 分
オンプレミス Hadoop の大きなオーバーヘッド1 分
Cloud Dataproc と その他の Hadoop 代替フレームワーク2 分
Dataproc クラスタを作成する4 分
Dataproc のカスタマイズ3 分
Dataproc と CLI40
ラボ 1: 概要11
ラボ 1: デモと復習7 分
カスタム マシンタイプ3 分
プリエンプティブ VM3 分
まとめ41
1の練習問題
モジュール 1 理解度チェック30 分
3時間で修了

モジュール 2: Dataproc ジョブの実行

13件のビデオ (合計51分), 3 quizzes
13件のビデオ
ジョブを送信する方法1 分
ラボ 2: 概要1 分
ラボ 2: デモと復習11 分
ストレージとコンピューティングの分離6 分
データ処理の進化5 分
データ処理におけるネットワーキングの重要性3 分
Spark でストレージとコンピューティングを分離する1 分
Spark のジョブを送信する3 分
Spark のコンセプトに関する概要2 分
ラボ 3: 概要45
ラボ 3: デモと復習8 分
モジュールのまとめ18
1の練習問題
モジュール 2 理解度チェック30 分
3時間で修了

モジュール 3: GCP の活用

10件のビデオ (合計37分), 3 quizzes
10件のビデオ
BigQuery のサポート8 分
ラボ 4: 概要31
ラボ 4: デモと復習4 分
クラスタのカスタマイズ4 分
Dataproc でソフトウェアをインストールする7 分
ラボ 5: 概要17
ラボ 5: デモと復習8 分
まとめ58
復習19
1の練習問題
モジュール 3 理解度チェック30 分
2時間で修了

モジュール 4: 非構造化データの分析

7件のビデオ (合計24分), 2 quizzes
7件のビデオ
機械学習の詳細3 分
機械学習の応用例3 分
自然言語処理の詳細2 分
ラボ 6: 概要1 分
ラボ 6: デモと復習10 分
まとめ16
1の練習問題
モジュール 4 理解度チェック30 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。