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Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版専門講座
Data Engineering on Google Cloud Platform 専門講座. データ エンジニアリングのキャリアをスタートして、ビッグデータと機械学習でビジネス価値を生み出す力をつけましょう。
提供：
学習内容
分析と機械学習のための大規模なビッグデータの処理
新しい機械学習モデルの構築の基礎
ストリーミングデータ パイプラインとダッシュボードの作成
習得するスキル
この専門講座について
1,820 最近の表示
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 <<<
応用学習プロジェクト
この専門講座には、ハンズオンラボが含まれています。受講には Google アカウント（Gmail アカウントをご利用いただけます）が必要となります。また、Google Cloud Platform の無料トライアル アカウントを登録する必要があります。無料トライアルの期限は 12 か月間、または $300 分のクレジットを使い切るまでのいずれか早い方となります。そのため、専門講座は 4 週間以内に修了できる内容となっています。
こうしたハンズオン コンポーネントにより、講義動画で学んだスキルを実際に使ってみることができます。プロジェクトには、Codelabs 内で使用、構成される Google BigQuery などのトピックが組み込まれています。モジュール全体で説明されている概念を使用して実際に体験できます。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
中級レベル
関連する経験が必要です。
約4ヶ月で完了
4時間/週の推奨ペース
日本語
字幕：日本語, 英語
共有できる証明書
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100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
中級レベル
関連する経験が必要です。
約4ヶ月で完了
4時間/週の推奨ペース
日本語
字幕：日本語, 英語
専門講座の仕組み
コースを受講しましょう。
Courseraの専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
実践型プロジェクト
すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。
修了証を取得
すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。
この専門講座には5コースあります。
Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
193件の評価
この 2 週間の速習オンデマンド コースでは、Google Cloud Platform（GCP）のビッグデータ機能と機械学習機能を紹介します。Google Cloud Platform の概要を簡単に説明した後、データ処理機能について詳しく説明します。
Modernizing Data Lakes and Data Warehouses with GCP 日本語版
25件の評価
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。
Building Batch Data Pipelines on GCP 日本語版
16件の評価
データ パイプラインは通常、Extract-Load（抽出、読み込み）、Extract-Load-Transform（抽出、読み込み、変換）、Extract-Transform-Load（抽出、変換、読み込み）のいずれかの方式に分類されます。このコースでは、どの方式をどのような場合にバッチデータに対して使用すべきかを説明します。また、Google Cloud Platform 上のデータ変換技術（BigQuery など）、Cloud Dataproc での Spark の実行、Cloud Data Fusion でのパイプライン グラフ、Cloud Dataflow によるサーバーレスのデータ処理についても取り上げます。Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform でデータ パイプライン コンポーネントを実際に構築できます。
Building Resilient Streaming Analytics Systems on GCP 日本語版
14件の評価
* 注: このコースは、本専門講座の旧バージョンの内容を更新して新たに作成したものです。
提供：
Google Cloud
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よくある質問
返金ポリシーについて教えてください。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
学資援助はありますか？
無料でコースを受講できますか？
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
コースの購読を終了するにはどうすればいいですか？
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
