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8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...
User
このCourseを受講している学習者は
  • Engineers
  • Software Engineers
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約8時間で修了

推奨:1 週間の学習(6~8 時間/週)...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
7分で修了

Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow へようこそ

1件のビデオ (合計7分)
1件のビデオ
5時間で修了

BigQuery によるサーバーレス データ分析

19件のビデオ (合計123分), 4 quizzes
19件のビデオ
BigQuery とは5 分
BigQuery のデモ3 分
BigQuery の利点7 分
リファレンス アーキテクチャの BigQuery8 分
クエリと関数8 分
サブクエリと複数のテーブル3 分
ラボ - サーバーレス データ分析(Java / Python): パート 12 分
ラボのデモと復習9 分
データの読み込みとエクスポート2 分
ラボのデモと復習13 分
BigQuery の高度な機能7 分
配列と構造6 分
結合条件とウィンドウ関数6 分
ユーザー定義の関数3 分
ラボのデモと復習14 分
パフォーマンスと料金7 分
ワイルドカード テーブルとパーティショニング7 分
BigQuery のプランとカテゴリ4 分
1の練習問題
モジュール 1 理解度チェック4 分
5時間で修了

Dataflow によるデータ処理パイプラインの自動スケーリング

12件のビデオ (合計97分), 4 quizzes
12件のビデオ
Java および Python でのデータ パイプラインの記述9 分
出入力と実行6 分
ラボのデモと復習18 分
MapReduce と並列処理11 分
GroupBy と Combine7 分
Combine と GroupBy の比較7 分
ラボのデモと復習6 分
副入力7 分
ラボのデモと復習10 分
Dataflow テンプレートと Dataprep4 分
リソース31
1の練習問題
モジュール 2 理解度チェック4 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。