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Spezialisierung „Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版“

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Spezialisierung „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。

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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Data Architecture
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Infrastructure
  • Kategorie: Data Migration
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Dataflow
  • Kategorie: Extract, Transform, Load
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Google Cloud Platform
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Unstructured Data

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Apache Kafka
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Lakes
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Tensorflow

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Google Cloud.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • データ パイプラインを構成する 2 つの主要コンポーネントである、データレイクとデータ ウェアハウスの違いを理解する。

  • 各ストレージ タイプのユースケースを確認し、Google Cloud で利用可能なデータレイクとデータ ウェアハウスのソリューションについて、技術的な詳細を学習する。

  • データ エンジニアの役割と、効果的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理解する。

  • 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確認する。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Lakes
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Architecture
Kategorie: Data Governance
Kategorie: Cloud Storage
Kategorie: Metadata Management
Kategorie: Cloud Computing Architecture
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Infrastructure
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Management
Kategorie: Applied Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • ビジネス ユースケースにバッチデータ パイプラインが適しているかどうかを判断する。

  • 大量の取り込みと変換に対応するスケーラブルなバッチデータ パイプラインを設計、構築する。

  • データ パイプライン内でデータ品質管理を実装して、データの完全性を確保する。

  • バッチデータ パイプライン ワークフローをオーケストレート、管理、モニタリングし、ロギングツールとモニタリング ツールを使用してエラー処理とオブザーバビリティを実装する。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Cloud Services
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Dataflow
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Serverless Computing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Scalability
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Data Processing

Was Sie lernen werden

  • Pub/Sub と Managed Service for Apache Kafka を使用してストリーミング データを取り込み、管理する

  • Dataflow を使用してストリーミング データ パイプラインを構築、デプロイする

  • BigQuery と Bigtable を使用して、リアルタイム分析とアプリケーション サービスのためのストリーミング データ ソリューションを実装する

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Apache Kafka
Kategorie: Big Data
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Analytics
Kategorie: Extract, Transform, Load

Was Sie lernen werden

  • ML、AI、ディープラーニングの違いを理解する。

  • 非構造化データに対する ML API の使用について考察する。

  • Notebooks から BigQuery コマンドを実行する。

  • BigQuery で SQL 構文を使って ML モデルを作成する。

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Google Cloud Platform
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Analytics
Kategorie: Cloud API
Kategorie: Big Data
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Tensorflow

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