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Programa de cursos integrados Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版
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。
oferecido por
O que você vai aprender
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
Habilidades que você terá
Sobre este Programa de cursos integrados
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 <<<
Projeto de Aprendizagem Aplicada
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。
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível intermediário
É necessário ter alguma experiência prévia.É necessária alguma experiência prévia.
Aprox. 4 meses para completar
4 horas/semana sugeridas
Japonês
Legendas: Japonês, Inglês
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
Cursos 100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Cronograma flexível
Definição e manutenção de prazos flexíveis.
Nível intermediário
É necessário ter alguma experiência prévia.É necessária alguma experiência prévia.
Aprox. 4 meses para completar
4 horas/semana sugeridas
Japonês
Legendas: Japonês, Inglês
Este Programa de cursos integrados contém 5 cursos
Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals 日本語版
114 classificações
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
6 classificações
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
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
* 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。
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Google Cloud
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Perguntas Frequentes – FAQ
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